Przedstawiamy LiteRT : wydajne środowisko wykonawcze Google do obsługi AI na urządzeniu, wcześniej znane jako TensorFlow Lite.
Prześlij opinię
Obsługa wielu platform dzięki TFLite
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Modele systemów uczących się używane z użyciem LiteRT można trenować
za pomocą języka JAX, PyTorch lub TensorFlow, a następnie przekonwertowano na płaski bufor TFLite
.
Więcej informacji znajdziesz na tych stronach:
Omówienie konwertera TFLite, który jest ważnym elementem
obsługa różnych platform w TFLite jest dostępna w sekcji Konwersja modelu.
.
Prześlij opinię
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0 , a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0 . Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers . Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2024-09-05 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Brak potrzebnych mi informacji"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Nieaktualne treści"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Problem z tłumaczeniem"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Problem z przykładami/kodem"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Inne"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Łatwo zrozumieć"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Rozwiązało to mój problem"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Inne"
}]
Chcesz przekazać coś jeszcze?
{
"lastModified": "Ostatnia aktualizacja: 2024-09-05 UTC.",
"confidential": False
}
