全新推出:LiteRT:Google 专为设备端 AI 打造的高性能运行时,以前称为 TensorFlow Lite。
使用元数据进行 LiteRT 推断
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
使用元数据推断模型非常简单
只需几行代码即可LiteRT 元数据包含
模型的用途以及如何使用该模型。它可以让代码生成器
自动为您生成推理代码,例如使用 Android
Studio 机器学习绑定功能或 LiteRT
Android 代码生成器。它还可以用于
配置自定义推理流水线。
LiteRT 提供多种工具和库,
部署要求的层级如以下所示:
使用 Android 代码生成器生成模型接口
可以通过两种方式自动生成必要的 Android 封装容器代码
对于带有元数据的 LiteRT 模型:
Android Studio ML Model Binding 工具可用
来通过图形界面
界面。Android Studio 会自动配置
项目,并根据模型元数据生成封装容器类。
LiteRT 代码生成器是一个可执行文件,
根据元数据自动生成模型接口。目前,
支持使用 Java 的 Android。封装容器代码不需要
ByteBuffer
。相反,开发者可以与
包含 Bitmap
和 Rect
等类型化对象的 LiteRT 模型。
Android Studio 用户还可以通过以下方式使用 Codegen 功能:
Android Studio 机器学习绑定。
使用 LiteRT 支持库构建自定义推理流水线
LiteRT 支持库是一个跨平台库
有助于自定义模型界面和构建推理流水线。它
包含各种实用程序方法和数据结构,用于执行前/后
处理和数据转换。它还可以与
TensorFlow 模块,例如 TF.Image 和 TF.Text,确保从
推理。
浏览 Kaggle 模型
下载包含视觉和文本任务的元数据的预训练模型。此外,
您会看到直观呈现
元数据。
LiteRT 支持 GitHub 代码库
访问 LiteRT 支持 GitHub
代码库中的更多示例和源代码
代码。
如未另行说明,那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可获得了许可,并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可获得了许可。有关详情,请参阅 Google 开发者网站政策。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC):2024-09-05。
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