# 深入了解 TensorFlow Lite 架构
TensorFlow Lite 是一个用于在移动设备、嵌入式设备和物联网设备上运行 TensorFlow 模型的轻量级解决方案。它通过优化模型的大小和性能，使得在资源受限的环境中也能够高效运行机器学习模型。
## TensorFlow Lite 架构图
下面是 TensorFlow Lite 的架构图：
```mermaid
graph
原创
2024-06-20 06:42:02
206阅读
TensorFlow是什么系统概述
clientmasterworkerkernel TensorFlow是什么？TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。
计算图实例
TensorFlow支持各种异构的平台，支持多CPU/GPU，服务器，移动设备，具有良好的
转载
2023-08-24 19:21:16
314阅读
轻量，快速，稳定可编排的组件式规则引擎引用官网的介绍，LiteFlow就是为解耦复杂逻辑而生，如果你要对复杂业务逻辑进行新写或者重构，用LiteFlow最合适不过。它是一个轻量，快速的组件式流程引擎框架，组件编排，帮助解耦业务代码，让每一个业务片段都是一个组件，并支持热加载规则配置，实现即时修改。需要注意的是，LiteFlow只做基于逻辑的流转，而不做基于角色任务的流转。如果你想做基于角色任务的流
转载
2024-01-17 09:36:52
140阅读
3、TensorFlow基础（一） 设计思想与编程模型 1、TensorFlow系统架构 如图为TensorFlow的系统架构图： TensorFlow的系统架构图，自底向上分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API层、应用层，其中设备层和网络层，数据操作层，图计算层是TensorFlow的核心层。 网络通信层和设备层： 网络通信层包括个gRPC（g
转载
2023-10-13 14:49:27
292阅读
1. tensorflow工作流程如官网所示:根据整体架构或者代码功能可以分为：图1.1 tensorflow架构如图所示，一层C的api接口将底层的核运行时部分与顶层的多语言接口分离开。而根据整个的工作流程，又可以分为：图1.2 不同系统组件之间的交互而图1.2也是tensorflow整个工作的流程，其中主要分为四个部分：1.1. 客户端client将整个计算过程转义成一个数据流graph通过s
转载
2023-07-06 12:43:05
94阅读
1 TF依赖视图 TF的依赖视图如图1所示，描述了TF的上下游关系链。 TF托管在github平台，有google groups和contributors共同维护。TF提供了丰富的深度学习相关的API，支持Python和C/C++接口。TF提供了可视化分析工具Tensorboard，方便分析和调整模型。TF支持Linux平台，Windows平台，Ma
转载
2023-08-16 18:58:00
177阅读
3 系统架构系统整体组成：Tensorflow的系统结构以C API为界，将整个系统分为前端和后端两个子系统：前端构造计算图后端执行计算图，可再细分为： 运行时：提供本地模式和分布式模式计算层：由kernal函数组成通信层：基于gRPC实现组件间的数据交换，并能够在支持IB网络的节点间实现RDMA通信设备层：计算设备是OP执行的主要载体，TensorFlow支持多种异构的计算设
转载
2023-09-18 10:03:36
228阅读
点赞
1 TensorFlow 架构图1.1 处理器TensorFlow 可以在CPU、GPU、TPU中执行1.2 平台TensorFlow 具备跨平台能力，Windows 、Linux、Android、IOS、Raspberry Pi、云端执行1.3 分布式执行引擎TensorFlow Distributed Execution Engine 分布式执行引擎在深度学习中，最花时间的就是模型的训练，尤其
转载
2024-03-21 13:59:15
57阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、TensorFlow结构二、图1.图结构2.TensorBoard三、会话(Session)总结 前言 导入模块(要兼容低版本）import os
import tensorflow.compat.v1 as tf # 兼容低版本
tf.disable_v2_behavior()
os.environ['TF
转载
2023-08-10 19:06:45
145阅读
文 / Google Research 软件工程师 Arjun Gopalan编辑 / Google Research TensorFlow 技术推广工程师 Robert Crowe简介神经架构学习 (Neural Structured Learning，NSL) 是 TensorFlow 中的一个框架，可以利用结构化信号来训练神经网络。这种框架接受 (i) 显式计算图或 (ii) 隐式
转载
2023-12-22 20:52:12
56阅读
本文主要对Tensorflow做了一些梳理，主要参考了https://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 这篇文章 1. 简介 **Tensorflow **是谷歌开发的深度学习系统，用它可以很快速地入门神经网络。由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，Te
# TensorFlow Lite与TensorFlow架构实现指南
TensorFlow Lite是一个轻量级解决方案，使你能够在移动设备或边缘设备上运行TensorFlow模型。本文将指导刚进入开发领域的你如何利用TensorFlow和TensorFlow Lite实现模型架构。我将为你提供整个流程的概述，并逐步解释每个步骤所需的代码。
## 1. 流程概述
我们将以下过程分为四个主要步
本学期的TensorFlow这门课，已经开课好长时间了。下面就把之前的学习总结一下。一、Tensorflow的基础框架。1、系统框架 虽然Tensorflow的框架的版本不断的进行更新，但是系统架构并没有发生根本性的变化。它以不同的功能需求进行分层处理，以统一接口屏蔽具体实现，从而集中各自的关注层次，更好的提升Tensorflow的适用性，系统架构如下： 从上图可以明显的看出：Tensorflow
转载
2023-08-04 16:46:12
693阅读
1.基础知识"""
tensorflow前端系统：定义程序的图结构，主要是利用一些API实现
tensorflow后端系统：运算图结构
numpy的reshape,在原始数据做修改，并没有创建新的数据对象
1、安装：按照官方文档安装
a）安装python,pip
b）升级 python -m pip install --upgrade pip
c）w
转载
2024-04-09 09:49:50
69阅读
1、知识点 """
tensorflow前端系统：定义程序的图结构，主要是利用一些API实现
tensorflow后端系统：运算图结构
numpy的reshape,在原始数据做修改，并没有创建新的数据对象
1、安装：按照官方文档安装
a）安装python,pip
b）升级 python -m pip install --upgrade pip
c）
转载
2023-12-22 13:49:45
58阅读
TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护的开源深度学习平台，是目前人工智能领域主流的开发平台，在全世界有着广泛的用户群体。一、在线安装： 安装tensorflow及依赖包：pip install tf-nightly 安装纯净包：pip install tensorflow 安装GPU版本：pip install tf-nightly-gpu二、t
转载
2023-07-08 19:23:11
347阅读
TensorFlow是Google开发的第二代分布式机器学习系统。于2015年11月在Github上开源，并于2017年1月发布了1.0版本的预览，API接口趋于稳定。目前TensorFlow正处于快速迭代中。有大量的新功能及性能优化在持续研发中。 TensorFlow设计之初是加速机器学习的研究，并快速的将研究原型转化为产品。除了TensorFlow，Google也开源过大量成功的项目，包括大
转载
2024-05-05 17:36:01
84阅读
本篇中我将介绍tensorflow的设计。简单历史回顾2015.11 tensorflow在github上首次开源 2017.1 发布1.0版本官网地址：www.tensorflow.org github地址：github.com/tensorflow/tensorflow 模型仓库地址：github.com/tensorflow/modelsTensorflow基础架构 图1:TensorF
转载
2023-12-08 23:49:33
94阅读
已关注 工程一：tensorflow/tensorflow1、 整体工程的系统架构下图是TF的系统架构，从底向上分为设备管理和通信层、数据操作层、图计算层、API接口层、应用层。其中设备管理和通信层、数据操作层、图计算层是TF的核心层。第一层是底层设备通信层，负责网络通信和设备管理。设备管理可以实现TF设备异构的特性，支持CPU、GPU、Mobile等不同设备。网络通信依赖gRPC通信
转载
2023-10-23 20:42:06
92阅读
TensorFlow笔记二@Author：LF @Date：2017-12-26一、数据结构——张量TensorFlow由Tensor和flow组成。Tensor即张量，是框架中的数据结构。张量可以理解成多维数组，个人理解成和基本数据类型没有什么不同。而flow就是它的计算类型，是以流的形式。因为TensorFlow的基本计算模型是图，图中由节点和边构成，而节点即是张量，边则是计算过程。具体如图
转载
2023-12-15 05:34:28
44阅读
