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資訊專欄INFORMATION COLUMN

今天被TensorFlowLite刷屏了吧，偏要再發(fā)一遍

ingood / 3097人閱讀

摘要：近幾年來，由于其作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的使用已成倍增長，所以移動設(shè)備和嵌入式設(shè)備也出現(xiàn)了部署需求。使機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)低延遲的推理。設(shè)計初衷輕量級允許在具有很小的二進(jìn)制大小和快速初始化啟動的機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)備上進(jìn)行推理。

谷歌今天終于發(fā)布了TensorFlow Lite 的開發(fā)者預(yù)覽！該項(xiàng)目是在5月份的I/O開發(fā)者大會上宣布的，據(jù)Google網(wǎng)站描述，對移動和嵌入式設(shè)備來說，TensorFlow是一種輕量級的解決方案，支持多平臺運(yùn)行，從機(jī)架式服務(wù)器到微小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。近幾年來，由于其作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的使用已成倍增長，所以移動設(shè)備和嵌入式設(shè)備也出現(xiàn)了部署需求。Tensorflow Lite使機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)低延遲的推理。

在本文中，Google展示了TensorFlow Lite的框架構(gòu)成以及一些功能特性。

TensorFlow Lite設(shè)計初衷

輕量級：允許在具有很小的二進(jìn)制大小和快速初始化/啟動的機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)備上進(jìn)行推理。

跨平臺：能夠運(yùn)行在許多不同的平臺上，首先支持Android和iOS平臺

快速：針對移動設(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化，包括顯著提高模型加載時間和支持硬件加速

現(xiàn)在越來越多的移動設(shè)備集成了定制硬件來更有效地處理機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的工作負(fù)載。TensorFlow Lite支持Android神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API（Android Neural Networks API）利用這些新的加速器硬件。當(dāng)加速器硬件不可用的時候，TensorFlow Lite會執(zhí)行優(yōu)化CPU，這可以確保你的模型仍然可以很快的運(yùn)行在一個大的設(shè)備上。

TensorFlow Lite架構(gòu)設(shè)計

下面的關(guān)系圖顯示了TensorFlow Lite的構(gòu)架設(shè)計：

組件包括：

TensorFlow模型：一個保存在磁盤上訓(xùn)練好的TensorFlow模型。

TensorFlow Lite轉(zhuǎn)換器：一個將模型轉(zhuǎn)換為Tensorflow Lite文件格式的程序。

TensorFlow模型文件：基于FlatBuffers格式的模型文件，已針對較大速度和最小尺寸進(jìn)行了優(yōu)化。

Tensorflow Lite模型文件將被部署在一個移動應(yīng)用程序，其中：

Java API：在Android上對C++API的一個封裝。

C++ API：加載Tensorflow Lite模型文件和調(diào)用解釋器。在Android和iOS上共用同一個庫文件。?

解釋器：采用一組運(yùn)算符來執(zhí)行模型。解釋器支持選擇性的運(yùn)算負(fù)荷；沒有運(yùn)算符大小只有70kb，當(dāng)所有的運(yùn)算符加載時，大小是300kb。正常的移動端的Tensorflow（包含一個規(guī)范的運(yùn)算符操作集）需要1.5M的大小，可以看到解釋器顯著減少了內(nèi)存。

關(guān)于選擇Android設(shè)備，解釋器會采用Android Neural Networks API來進(jìn)行硬件加速，或者如果沒有可用的，默認(rèn)為CPU執(zhí)行。

開發(fā)人員還可以使用C++ API實(shí)現(xiàn)可由解釋器使用的定制的內(nèi)核。

模型

Tensorflow Lite已經(jīng)有一些訓(xùn)練和優(yōu)化好的支持移動端的模型：

MobileNet: 一種能夠識別1000類不同目標(biāo)的視覺模型，它是為在移動設(shè)備和嵌入式設(shè)備上高效執(zhí)行而獨(dú)特設(shè)計的。

Inception v3: 一個圖像識別的模型，在功能上類似MobileNet，提供更高的精度同時也有較大的尺寸

Smart Reply: 一種設(shè)備級的會話模型，針對即將到來的會話聊天消息，它提供一種觸摸響應(yīng)。在Android Wear上，第一方和第三方的消息應(yīng)用程序均使用了此功能。

Inception v3和MobileNet均是在ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的。通過遷移學(xué)習(xí)，你可以輕松的在你自己的數(shù)據(jù)集上再訓(xùn)練這個模型。

什么是TensorFlow Mobile?

正如你可能知道的，通過Tensorflow Mobile API，Tensorflow已經(jīng)支持了在移動端和嵌入式上部署模型。未來TensorFlow Lite應(yīng)該被視為Tensorflow Mobile的演化，并隨著它的成熟將成為模型部署在移動端和嵌入式設(shè)備上的推薦方案。目前TensorFlow Lite是開發(fā)者預(yù)覽版，同時Tensorflow Mobile仍然支持APP的開發(fā)。

Tensorflow Lite的應(yīng)用范圍大，目前處于積極開發(fā)中。通過這個開發(fā)者預(yù)覽版，我們有意地啟動了一個帶約束的平臺來確保一些最重要的常用模型的性能。我們計劃根據(jù)用戶的需求對未來的功能擴(kuò)展進(jìn)行優(yōu)先級排序。我們持續(xù)開發(fā)的目標(biāo)是為了降低對開發(fā)人員經(jīng)驗(yàn)的要求，并能為一系列移動和嵌入式設(shè)備部署模型。

我們非常興奮開發(fā)者能夠上手使用Tensorflow Lite。對于其余的Tensorflow項(xiàng)目，我們計劃使用同一強(qiáng)度來支持和解決外部社區(qū)問題。期待你能用TensorFlow Lite做些非?？岬氖虑椤?/p>

更多關(guān)于Tensorflow Lite的功能和信息，請點(diǎn)擊TensorFlow Lite文檔：

http://tensorflow.org/mobile/tflite

祝大家Tensorflow Lite編程快樂。

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