TensorFlow和它的弟弟们

TensorFlow、TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别：

1. TensorFlow  (PC\GPU)

• 设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google Brain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言（如Python、C++、Java等），并广泛应用于学术研究、工业界和移动端开发。
• 适用场景：TensorFlow适用于资源丰富的环境，如PC、服务器和云环境，能够处理大规模数据集和复杂的深度学习模型。
• 特点：提供完整的深度学习功能，包括模型构建、训练、评估和部署等，支持分布式计算和GPU加速。

2. TensorFlow Lite  （MPU）

• 设计目标：TensorFlow Lite（简称TFLite）是TensorFlow的移动和嵌入式设备版本，专为移动设备和嵌入式设备设计。它旨在帮助开发者在资源受限的设备上执行机器学习模型，解决延时、隐私、连接性、大小和功耗等约束条件。
• 适用场景：TensorFlow Lite适用于智能手机、平板电脑、物联网设备、嵌入式设备等资源受限的环境。它支持多种平台（包括Android和iOS设备、嵌入式Linux）和编程语言（如Java、Swift、Objective-C、C++和Python）。