(Google TensorFlow团队 北京 100190) (shuangfeng@google.com)
出版日期:
2020-09-01TensorFlow Lite: On-Device Machine Learning Framework
Li Shuangfeng(Google TensorFlow Team, Beijing 100190)
Online:
2020-09-01摘要/Abstract
摘要: TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学习无处不在.介绍了端侧机器学习的浪潮、挑战和典型应用;TFLite的起源和系统架构;TFLite的最佳实践,以及适合初****的工具链;展望了未来的发展方向.
参考文献
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[1] | 吴宗友, 白昆龙, 杨林蕊, 王仪琦, 田英杰. 电子病历文本挖掘研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 513-527. |
[2] | 陈晋音, 陈奕芃, 陈一鸣, 郑海斌, 纪守领, 时杰, 程瑶. 面向深度学习的公平性研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(2): 264-280. |
[3] | 于畅, 王雅文, 林欢, 宫云战. 基于故障检测上下文的等价变异体识别算法[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 83-97. |
[4] | 黄倩怡, 李志洋, 谢文涛, 张黔. 智能家居中的边缘计算[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(9): 1800-1809. |
[5] | 马惠荣, 陈旭, 周知, 于帅. 绿色能源驱动的移动边缘计算动态任务卸载[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(9): 1823-1838. |
[6] | 刘思, 张德干, 刘晓欢, 张婷, 吴昊. 一种基于判定区域的AODV路由的自适应修复算法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(9): 1898-1910. |
[7] | 周玉轩, 杨絮, 秦传义, 杨志伟, 朱一峰, 段锦. HDM网络架构与混合式数据分发策略[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(9): 1911-1927. |
[8] | 陈珂锐, 孟小峰. 机器学习的可解释性[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(9): 1971-1986. |
[9] | 丁成诚, 陶蔚, 陶卿. 一种三参数统一化动量方法及其最优收敛速率[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1571-1580. |
[10] | 贺一笑, 庞明, 姜远. 蒙德里安深度森林[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1594-1604. |
[11] | 李冬梅, 张扬, 李东远, 林丹琼. 实体关系抽取方法研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1424-1448. |
[12] | 陶涛, 孙玉娥, 陈冬梅, 杨文建, 黄河, 罗永龙. 一种基于智能手机传感器数据的地图轮廓生成方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1490-1507. |
[13] | 卢海峰, 顾春华, 罗飞, 丁炜超, 杨婷, 郑帅. 基于深度强化学习的移动边缘计算任务卸载研究[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1539-1554. |
[14] | 廖国琼, 杨乐川, 张海艳, 杨仙佩. 支持RFID供应链路径追溯查询的偏增向量编码策略[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(6): 1323-1334. |
[15] | 蓝天, 彭川, 李森, 叶文政, 李萌, 惠国强, 吕忆蓝, 钱宇欣, 刘峤. 单声道语音降噪与去混响研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(5): 928-953. |
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