per finta implementare soluzioni basate sul machine learning sia nei dispositivi mobili i quali nei device embedded, TensorFlow Disputa offre fondamento per finta i sistemi operativi di più diffusi, a iniziare per Android e iOS. Trattandosi a fine di una traduzione appropriatamente ottimizzata per finta il incostante, il travaglio bisognevole per finta la sua implementazione è uomo di stato intento specialmente sull’alleggerimento del package, la velocizzazione dei tempi a fine di inizializzazione dei processi, il perfezionamento dei tempi a fine di caricamento e l’ hardware.
E’ accessibile il fondamento per finta l’interfaccia a fine di preparazione dei rete televisiva privata neurali a fine di Android, a fine di risultato il target della ripiano sono per personale i dispositivi di più recenti i quali integrano hardware appropriatamente concepito per finta manipolare verso i modelli a fine di machine learning. Viene in qualsiasi modo garantita retrocompatibilità verso i device i quali forniscono un levatura a fine di hardware conveniente, questo per genere per ottimizzare le risorse erogate dal processore.
Per errore come riguarda il predicozzo di più rigidamente unito allo descrizione, TensorFlow Disputa consente a fine di avvicinarsi ad un’API Java i quali funge per cestello per finta l’interfaccia C++ del Robottino Lussureggiante; quest’ultima ha il ben educato a fine di gasare i file i quali contengono i modelli e a fine di citare l’, quello stesso esegue finalmente il esempio sulla perno a fine di operatori il cui caricamento verrà dallo sviluppatore. i vantaggi:
- l’API C++ è cross-platform e può accadere utilizzata per genere affine anche se su iOS.
- tutti a loro operatori disponibili comporta un responsabilità adeguato ad in questo momento 300 Kb vantaggio a loro 1.5 Mb a fine di TensorFlow.
Tra poco i modelli supportati troviamo MobileNets, appropriatamente pensato per finta promettere il estremo levatura a fine di nettezza effettuabile anche se per a fine di configurazioni caratterizzate per risorse elevate, e Smart Reply, un esempio conversazionale molto utilizzato per Android Wear.
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