Xin giới thiệu LiteRT : Môi trường thời gian chạy hiệu suất cao của Google dành cho AI trên thiết bị, trước đây là TensorFlow Lite.
Gửi ý kiến phản hồi
Hỗ trợ nhiều khung bằng TFLite
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Các mô hình học máy (ML) mà bạn sử dụng với LiteRT có thể được huấn luyện
bằng JAX, PyTorch hoặc TensorFlow, sau đó chuyển đổi thành vùng đệm phẳng TFLite
.
Hãy xem các trang sau để biết thêm thông tin chi tiết:
Tổng quan về Trình chuyển đổi TFLite, một thành phần quan trọng của
hỗ trợ nhiều khung bằng TFLite là hỗ trợ Chuyển đổi mô hình
tổng quan .
Gửi ý kiến phản hồi
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0 . Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers . Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-09-05 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Thiếu thông tin tôi cần"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Quá phức tạp/quá nhiều bước"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Đã lỗi thời"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Vấn đề về bản dịch"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Vấn đề về mẫu/mã"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Khác"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Dễ hiểu"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Giúp tôi giải quyết được vấn đề"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Khác"
}]
Bạn muốn chia sẻ thêm với chúng tôi?
{
"lastModified": "Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-09-05 UTC.",
"confidential": False
}
