TFLite से एक से ज़्यादा फ़्रेमवर्क के साथ काम करना
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
LiteRT के साथ इस्तेमाल किए जाने वाले मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल को ट्रेनिंग दी जा सकती है
JAX, PyTorch या TensorFlow का इस्तेमाल करके और फिर TFLite फ़्लैटबफ़र में बदला गया
फ़ॉर्मैट.
TFLite कन्वर्टर की खास जानकारी जो इसका एक अहम कॉम्पोनेंट है
TFLite के साथ अलग-अलग फ़्रेमवर्क का समर्थन करने के लिए मॉडल रूपांतरण
खास जानकारी पर टैप करें.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2024-09-05 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[]]
