תמיכה בריבוי מסגרות באמצעות TFLite
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
אפשר לאמן את המודלים של למידת המכונה (ML) שבהם משתמשים עם TensorFlow Lite באמצעות JAX, PyTorch או TensorFlow, ואז להמיר אותם לפורמט של מאגר TFLite.
אפשר לקרוא פרטים נוספים בדפים הבאים:
במאמר סקירה כללית על המרות לדוגמה תוכלו למצוא סקירה כללית על הממיר של TFLite, שהוא רכיב חשוב בתמיכה ב-frameworks שונות עם TFLite.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-05-24 (שעון UTC).
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"חסרים לי מידע או פרטים"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"התוכן לא עדכני"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"בעיה בתרגום"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"בעיה בדוגמאות/בקוד"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"סיבה אחרת"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"התוכן קל להבנה"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"התוכן עזר לי לפתור בעיה"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"סיבה אחרת"
}]