隆重推出 LiteRT:Google 為裝置端 AI (舊稱 TensorFlow Lite) 打造的高效能執行階段。
透過中繼資料使用 LiteRT 推論
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
推論含有中繼資料的模型其實非常簡單
幾行程式碼LiteRT 中繼資料內含豐富的
用途和使用方式可強化程式碼產生器
自動產生推論程式碼,例如使用 Android 瀏覽器
Studio ML 繫結功能或 LiteRT
Android 程式碼產生器。這項工具也能用來
設定自訂推論管道
LiteRT 提供各式各樣的工具和程式庫
部署要求的級別如下:
透過 Android 程式碼產生器產生模型介面
您可以透過兩種方式自動產生必要的 Android 包裝函式程式碼
含有中繼資料的 LiteRT 模型
Android Studio 機器學習模型繫結工具可供使用
,透過圖形使用者介面匯入 LiteRT 模型
存取 APIAndroid Studio 會自動為
,並根據模型中繼資料產生包裝函式類別。
LiteRT Code Generator 是一個可執行檔,
依據中繼資料自動產生模型介面目前
支援以 Java 為基礎的 Android只要使用包裝函式程式碼,
直接透過 ByteBuffer
存取。不過,開發人員可以與
含有已輸入物件的 LiteRT 模型,例如 Bitmap
和 Rect
。
Android Studio 使用者也可以透過
Android Studio 機器學習繫結。
透過 LiteRT 支援資料庫建構自訂推論管道
LiteRT 支援資料庫是跨平台的程式庫
,協助自訂模型介面及建構推論管道。這項服務
包含各種用於執行前後對照作業的公用程式方法和資料結構
像是處理資料和轉換此外,這個演算法也會根據
TensorFlow 模組 (例如 TF.Image 和 TF.Text) 可以確保
推論模型
瀏覽 Kaggle 模型
下載包含視覺和文字工作中繼資料的預先訓練模型。其他
請參閱視覺化呈現
中繼資料。
LiteRT 支援 GitHub 存放區
造訪 LiteRT 支援 GitHub
repo 取得更多範例和原始碼
再也不是件繁重乏味的工作
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2024-09-05 (世界標準時間)。
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