TFLite – 阿木博客

发布于 16 天前

5 热度无~ AI人工智能

摘要

摘要：随着深度学习模型的广泛应用，模型的大小和运行效率成为制约其部署的关键因素。模型量化是一种有效的压缩模型的方法，可以显著减小模型的大小，提高模型的运行速度。本文将对比TensorFlow中的两种模型量化工具：T

发布于 16 天前

6 热度无~ AI人工智能

摘要

TensorFlow：边缘端推理（TFLite 模型转换）技术解析随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的应用场景需要将AI模型部署到边缘设备上进行实时推理。TensorFlow作为当前最流行的深度学习框架之一，

发布于 16 天前

6 热度无~ AI人工智能

摘要

TensorFlow：边缘计算（TFLite/Edge TPU）部署实践随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的应用场景需要实时处理大量数据。传统的云计算模式在处理速度和成本上存在一定的局限性，而边缘计算作为一种

发布于 16 天前

4 热度无~ AI人工智能

摘要

TensorFlow Serving 和 TFLite 模型部署方案详解随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域得到了广泛应用。如何将训练好的模型部署到实际生产环境中，使其能够高效、稳定地提供服务，成