TensorFlowLite（TFLite）现在支持在Android设备上使用OpenCL进行GPU推理，这一改进使得TFLite性能比使用现有OpenGL后端提高了约2倍。

tflite全称为TensorFlowLite，是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。中文官

最近，开源机器学习框架TensorFlowLite更新，新版更新支持了GPU。支持GPU原因虽然移动设备的处理能力和功率都有限。

AndroidNeuralNetworksAPI(NNAPI)简介：1、AndroidNeuralNetworksAPI(NNAPI)是一个AndroidCAPI，在Android设备上实现机器学习；2、NNAPI旨在为更高层级的机器学习框架（如TensorFlowLite

(image-f5a151-1606294971936)]TensorFlowLite模型导入模型文件要导入支持的模型文件，请按照下列步骤操作：1、在文件>新建>其他>TensorFlowLite模型的文件菜单中打开

KeyWordAndroid,TensorFlowLite,TFLite,gesture_classification,手势识别,图像识别,机器学习,TFjsModel转TFliteModel背景这是一篇迟到了两年的文章

假如想要在ARM板上用tensorflowlite，那么意味着必须要把PC上的模型生成tflite文件，然后在ARM上导入这个tflite文件，通过解析这个文件来进行计算。

姓名：冯子豪学号：16020199001转载自http://www.sohu.com/a/233803906_473283【嵌牛导读】本期来自Google的工程师Renmin为大家带来TensorFlowLite

Android配置tensorflowlite按照官方网站的指导在项目的模块的构建文件build.gradle中配置中增加如下配置：implementation'org.tensorflow:tensorflow-lite

教程在Flutter中使用TensorFlowLite插件实现文字分类Flutter包大小治理上的探索与实践从渲染原理出发探究Flutter内存泄漏（超详细）闲鱼对Flutter-Native混合工程解耦的探索

Interpreter::Interpreter(ErrorReporter*error_reporter):error_reporter_(error_reporter?error_reporter:DefaultErrorReporter()){//TODO(b/128420794):IncludetheTFLiteruntimeversioninthelog.TFLITE_LOG_PROD_

安装TensorFlowLite解释器要使用Python快速运行TensorFlo

使用TensorFlowLite的i.MXR

3、TensorFlow+Python学习，TensorFlowLite+Android学习。以小项目为载体进行学习。大数据电子书清单：《白话大数据与机器学习》：通俗易懂。

CSDN+B站【是图像分类，构建分类模型，而非目标检测】3.树莓派上运行TensorFlow-Lite—CSDN博客4.将转换出的tflite模型，在树莓派运行，发现需要带有metadatafrom的TensorFlowLite

文章目录cameraX是啥tensorflowlite是啥开发环境和版本本文使用的模型导入库权限请求开始编写程序成品分享cameraX是啥CameraX是一个Jetpack支持库，旨在帮助您简化相机应用的开发工作

目录下一步在这里，我们使用TensorFlowLite解释器检查图像并产生其输出。这是将神经网络与Android上的TensorFlowLite结合使用的系列文章中的第三篇。

问题描述需求是要在imx6ull上跑起来tensorflowlite神经网络模型，进阶目标是可以在QT中编写tensorflowlite应用环境操作环境：VMware中的Ubuntu部署环境：linuxonimx6ull

NXP先后推出的两款处理器iMX8QuadMax和iMX8MPlus分别可以采用GPU和NPU对常用的机器学习算法例如TensorFlowLite等进行加速。

使用bazel构建项目，包含如何引入外部库（项目中引入了opencv和编译的tensorflowlite库），如何编译成动态库和静态库，以及如何调用编译好的库。项目根目录的所有文件结构如下图所示。

Netron支持ONNX、TensorFlowLite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、CoreML、RKNN、MXNet、MindSporeLite

ESP32简介：Wi-FiMCU我们很高兴宣布设备端机器学习框架TensorFlowLite已支持ESP32芯片组，可进一步减轻TensorFlowLiteMicro的工作负载，助力智能家居体验。

在这篇文章中，我将向您展示使用ArduinoIDE将TensorFlowLite模型部署到ESP32的最简单方法，无需任何编译内容。

在TensorFlow开发者峰会上发布面向微控制器的TensorFlowLite，使我们能够在嵌入式设备上部署AI。

目录前言数据采集、处理导入包正弦波数据生成数据集分类模型1训练模型1创建模型1训练检查训练指标模型2训练模型导出（TensorFlowLite）模型部署、功能编写前言TinyML是机器学习前沿的一个分支

当你训练了一个Pytorch的模型或者在某处找到了一个ONNX模型，又需要将其转化为Keras模型或者tensorflowlite进行部署时，可以使用两种方式：1.ONNX提供的onnx_tf(https

目录介绍建议使用Ultralytics进行重量转换的方法在GoogleColab上测试TFLite权重TFLite解释器，可在边缘设备上实现良好性能在本地测试YOLOv5模型权重下一步在这里，我们使TensorFlowLite

TensorflowLite和TensorflowModelOptimizationToolkit(Tensorflow模型优化工具包)提供了最小优化推理复杂性的工具。

premadeestimator来验证模型1).使用TensorFlowhub进行迁移学习3.使用eagermode进行运行和调试4.使用分发策略来进行分布式训练5.导出到SaveModel6.使用TensorFlowServe,TensorFlowLite

选择一个模型使用一个预训练模型使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet训练自己的模型２转换模型格式转换tf.GraphDef完整转换器参考计算节点兼容性Graph可视化工具３在移动端app,使用TensorFlowLite

移动端深度学习推理框架调研1.1小米的MACE（2017）1.2阿里的MNN1.3腾讯的TNN1.4ARM的tengine1.5百度的paddle-mobie1.6Facebook的Caffe2（*）1.7Google的TensorFlowLite

玩转TensorFlowLite：有道云笔记实操案例分享近年来，有道技术团队在移动端实时AI能力的研究上，做了很多探索及应用的工作。

ESP32简介：Wi-FiMCU我们很高兴宣布设备端机器学习框架TensorFlowLite已支持ESP32芯片组，可进一步减轻TensorFlowLiteMicro的工作负载，助力智能家居体验。

TensorFlowLite模型，云侧训练与安卓端侧推理引言一、云侧深度模型的训练代码1.加载数据集的格式分析1.1从数据集加载的数据格式1.2对加载的数据进行处理2.深度模型搭建3.模型训练、评估、保存

接触到移动端推理框架，做一个总结：1.AndroidNNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（TensorflowLite

TF-Lite极简参考-环境搭建《TF-Lite极简参考-环境搭建》  TensorFlowLite是移动端计算机视觉应用程序中的明星产品，同为Google研发的产品，由于其和安卓的深度契合，使该框架受众很广

TF-Lite极简参考-模型转换《TF-Lite极简参考-模型转换》  TensorFlowLite可以很方便的把基于TensorFlow训练的模型进行转换，然后推理，在TensorFlow2.0中，keras

组成TendorFlowLite转换器：用于将已经存在的模型转换为TensorFlowLite兼容的模型(.tflite)，并将训练的模型保存在硬盘上。

参考：使用TensorFlowLite在Android手机上实现图像分类_夜雨飘零1的博客-CSDN博客在结尾处作者给的有代码，

背景TensorFlowLite转换器可根据输入的TensorFlow模型生成TensorFlowLite模型（一种优化的FlatBuffer格式，以.tflite为文件扩展名）.作用是进一步缩短模型延迟时间和减小模型大小

一位德国小哥开发的“AI水表读取器”，只需几十元的成本，在水表上加个“罩子”，就能把机械式水表改装成“智能水表”，这款设备基于TensorFlowLite，

Setup设置选择要使用的TF2SavedModel模块设置鲜花数据集定义模型训练模型画图从验证数据中测试图像上的模型：执行步骤可选：部署到TensorFlowLite优化设置总结介绍图像分类模型具有数百万个参数

一、转换TensorFlowLite转换器根据输入的TensorFlow模型生成TensorFlowLiteFlatBuffer文件(.tflite)。

已经实现了移植opencv和TensorFlowlite人脸识别过程太复杂了先简单说一下吧：第1步，安装tensorflow到电脑第2步，将tensorflowlite源码下载下来放到gcc编译器下，然后

)Keras(.h5,.keras)CoreML(.mlmodel)Caffe2(predict_net.pb,predict_net.pbtxt)MXNet(.model,-symbol.json)TensorFlowLite

针对移动设备和嵌入式设备，TensorFlowLite有一个精简库，用于在移动设备和嵌入式设备上部署模型。而TensorFlow.js是一个

版本的开发周期之中，目前已完成了一部分实用的新功能：添加了视频流source，将边缘流式处理能力扩展到视频流领域，可以处理摄像头的视频流或者网络中的直播视频流；发布了通用的tfLite函数，用户只需上传训练好的TensorFlowLite

今年5月的谷歌I/O大会上，安卓工程副总裁DaveBurke宣布将推出一个专门为移动设备优化的TensorFlow，称为TensorFlowLite。

Coursera又有TensorFlow专项课程了，这回的主要内容放在了TensorFlow.js、TensorFlowLite等web或移动端的使用。大家都很熟悉吴恩达了。

下载官方示例代码gitclonehttps://github.com/tensorflow/examples.git导入源码到AndroidStudio路径examples\lite\examples\object_detection\android导入后，AS会自动下载依赖（雷1：慢或下载失败）运行APP运行时，会自动下载模型文件（雷2：需撞墙）模型文件问题处理完成后，可以正常编译了，如果本地没