Tensorflow lite

最新推荐文章于 2025-08-14 15:02:54 发布
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本文详细介绍TensorFlow Lite的后训练量化技术，旨在提高模型运行效率和降低内存占用。通过探讨TensorFlow Lite的量化流程及优化策略，为开发者提供实用指南。
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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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TensorFlow Lite 指南
chenvvei的博客
05-22 2697
TensorFlow Lite TensorFlow Lite 指南 TensorFlow Lite 是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和 IoT 设备上运行 TensorFlow 模型。它支持设备端机器学习推断，延迟较低，并且二进制文件很小。 TensorFlow Lite 包括两个主要组件：解释器用来 转换器是模型的格式转换，优化，提高性能，减小模型大小 TensorFlow Lite 解释器，它可在手机、嵌入式 Linux 设备和微控制器等很多不同类型的硬件上运行经过专门优化的模型。 T
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基于 TensorFlow Lite 开发的 Android 端中文语音识别 Demo.zip
03-27
在这个"基于 TensorFlow Lite 开发的 Android 端中文语音识别 Demo.zip"中，我们将探讨如何利用 TensorFlow Lite 在移动设备上实现本地化的中文语音识别功能。 首先，让我们了解 TensorFlow Lite。它是 TensorFlow ...
作业6—成绩录入系统设计（第一阶段）
weixin_30642561的博客
04-26 177
成员： 姓名 苗中峰 刘鑫成 刘响 周侃 陈俊宇 王闯 贡献比（%） 25 20 10 15 20 10 step1:功能需求分析（设计者：苗中峰） step2:用例图描述（设计者：刘鑫成） step2:WBS描述（设计者：苗中峰） step3:任务分配（分配者：苗中峰） 说明：功能分...
基于Android搭建tensorflow lite,实现官网的Demo以及运行自定义tensorflow模型（一）
qq_22765745的博客
05-28 9611
    决定写这篇文章的的原因是，在网上基本没有完整的例子，看了大部分文章也是差不多，都是把官网的内容截取下来，然后翻译一下。而我最近做的研究需要在android上基于tensorflow lite上运行自己的模型。通过近一个礼拜的研究，一直看源码，终于完成了。由于文章内容过长，就分成两篇。一 什么是Tensorlflow lite    11月15日，谷歌正式发布了TensorFlow Lite...
TensorflowLite 学习资料
mingtiannihao623的博客
11-22 801
TensorflowLite http://fucknmb.com/2017/11/17/Tensorflow-Lite%E7%BC%96%E8%AF%91/
【人工智能】TensorFlow lite介绍、应用场景以及项目实践：使用TensorFlow Lite进行数字分类
weixin_51306394的博客
08-18 3271
TensorFlow Lite（简称TFLite）是谷歌开发的一种轻量级的深度学习框架，专为移动设备和嵌入式设备设计。它是TensorFlow的移动和嵌入式设备版本，旨在帮助开发者在资源受限的设备上执行机器学习模型。TensorFlow Lite通过解决延时、隐私、连接性、大小和功耗等约束条件，针对设备端机器学习进行了优化。
Tensorflow Lite移动平台编译
轻口味的专栏
06-28 1885
本文主要介绍了Tensorflow在Android和iOS平台的构建，编译的目标文件已经是各自平台可直接使用的了。针对底层库，比如Android，我们可能只需要直接使用动态库，则直接编译出Android对应的动态库即可。如何只编译动态库，以及编译出来的库如何使用，我们后面有时间逐步介绍。,纯Android NDK实现的GPU加速TensorFlow Lite应用程序。
TensorFlow Lite及在iOS端的应用
stranger623的专栏
08-14 1422
TensorFlow Lite模型转换流程包括以下步骤：1.选择模型：选择适合移动端部署的模型，通常是经过训练和优化后的轻量级模型。2.模型转换：使用TensorFlow Lite Converter将训练好的TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型，包括量化、优化和导出。3.集成到应用：将转换后的TensorFlow Lite模型集成到移动应用中，使用TensorFlow Lite官方提供的API进行模型推理。
ESP32部署TensorFlow Lite
fanged的专栏
07-14 3571
后面看了历险记（参考中）那个文章，说是现在乐鑫自己也有tflite的例子，可以曲线救国，先跑通乐鑫自己的例子，然后用python下的tensorflow生成lite模型，最后用xxd命令转换成model.cc。继续往机器学习的方向走，遇到的最大的问题就是不管是tensorflow还是tflite-micro，都无法下载。照着他写的一步步来，晚上把乐鑫自己的hello world跑通了，还是很简单。接着有时间我会慢慢来分析分析的。本来是想找一篇中文教程，不过只看到一个英文官方的，也行吧，虽然效率会慢丢丢。
TensorFlow Lite示例集锦：轻松部署AI模型于移动应用
weixin_42315569的博客
07-03 1330
TensorFlow Lite是谷歌开发的开源机器学习框架，专为移动和嵌入式设备设计，使开发者能够利用机器学习技术在这些设备上实现高效、实时的推理。它是TensorFlow的轻量级解决方案，能够将训练好的模型压缩优化，以适应资源受限的环境。在深入了解TensorFlow Lite官方示例包之前，我们需要先获取它。官方示例包通常可以在GitHub上找到，具体位置依赖于TensorFlow Lite的版本更新。
TensorFlow 与 TensorFlow Lite：核心解析与层应用
Interview_TC的博客
03-15 1535
然而，在嵌入式和移动设备上，原生 TensorFlow 过于庞大，因此 Google 推出了轻量级版本——TensorFlow Lite（TFLite），专为低功耗、高性能推理场景优化。TensorFlow 作为全栈 AI 框架，适用于各种机器学习任务，而 TensorFlow Lite 作为其轻量化推理引擎，使 AI 能力得以扩展到移动和嵌入式设备。对于嵌入式开发者，可以使用 Yocto 项目构建 TensorFlow 和 TensorFlow Lite，使其适应特定硬件需求。
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(源码)基于TensorFlow Lite Micro的语音识别系统.zip
11-25
# 基于TensorFlow Lite Micro的语音识别系统 ## 项目简介 本项目是一个基于TensorFlow Lite Micro框架的语音识别系统，能够识别两个关键词“yes”和“no”。该系统通过麦克风监听周围环境，并在检测到特定关键词时...
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TensorFlow Lite所有示例应用APK.zip
07-14
**TensorFlow Lite与Android应用开发** TensorFlow Lite是Google推出的一种轻量级的机器学习框架，专门用于在移动设备和嵌入式系统上部署模型。它优化了TensorFlow的性能，使得模型能够在有限的硬件资源下运行，...
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(源码)基于TensorFlow Lite for Microcontrollers的TinyML Hello World示例.zip
03-03
# 基于TensorFlow Lite for Microcontrollers的TinyML Hello World示例 ## 项目简介 本项目旨在展示如何使用TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM）在微控制器上运行基本的机器学习模型。通过一个简单的...
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基于TensorflowLite在移动端实现人声识别
02-25
采用的框架是谷歌的tensorflowLite框架，该框架跟它的名字一样具有小巧的特点。在保证精度的同时，框架的大小只有300KB左右，且经过压缩后产生的模型是tensorflow模型的四分之一。因此，tensorflowLite框架比较适合...
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
TensorFlow Lite
11-04
TensorFlow Lite是一种轻量级的机器学习框架，以其轻量、高效、隐私保护等特点，在移动应用开发、物联网设备、自动驾驶和嵌入式系统等领域具有广泛的应用前景，能够推动边缘计算和智能应用的发展[^1]。 与...
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