谷歌首次推出TensorFlow Lite模型生成器 用于設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)
谷歌公司(Google Inc .)今天宣布了一款名為TensorFlowLite Model Maker的新工具，該工具使用一種稱為遷移學(xué)習(xí)的技術(shù)，使機(jī)器學(xué)習(xí)模型適應(yīng)定制數(shù)據(jù)集。
TensorFlowLite是谷歌TensorFlow框架的簡(jiǎn)化版，用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這是一套供開發(fā)人員在移動(dòng)、嵌入式和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上運(yùn)行TensorFlow模型的工具。它使機(jī)器學(xué)習(xí)在設(shè)備上的操作具有更低的延遲和更小的代碼大小。
據(jù)說(shuō)模型制作者將機(jī)器學(xué)習(xí)的概念與應(yīng)用程序編程接口相結(jié)合，開發(fā)人員可以使用這些接口在TensorFlowLite框架中訓(xùn)練模型，只需使用幾行代碼。谷歌表示，然后它可以用來(lái)在設(shè)備應(yīng)用程序中部署這些模型。
該工具與TensorFlowHub中的許多模型兼容，TensorFlowHub是一個(gè)可重用的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊庫(kù).模型制作者所做的就是采用這些模型，這些模型已經(jīng)作為一個(gè)特定的任務(wù)進(jìn)行了訓(xùn)練，并作為另一個(gè)相關(guān)的任務(wù)進(jìn)行了再訓(xùn)練。它可以在不同的精度級(jí)別上做到這一點(diǎn)，這取決于開發(fā)人員在開始時(shí)設(shè)置的任何參數(shù)。
谷歌表示，開發(fā)人員可以通過(guò)只更改一行代碼來(lái)適應(yīng)ModelMaker的架構(gòu)，從而提高新模型的準(zhǔn)確性。一旦特定設(shè)備上AI的輸入數(shù)據(jù)被加載，模型制造商將評(píng)估模型，然后將其導(dǎo)出為TensorFlowLite模型。
谷歌表示，計(jì)劃加強(qiáng)模型制作者，以支持更多人工智能任務(wù)，包括自然語(yǔ)言處理和物體檢測(cè)。例如，它計(jì)劃添加BERT，這是NLP的一種訓(xùn)練技術(shù)，允許問(wèn)答應(yīng)用。
星座研究公司(Constellation Research Inc .)分析師霍爾格穆勒(Holger Mueller)表示，這家模型制造商的推出只是谷歌長(zhǎng)期致力于人工智能民主化的最新舉措。
標(biāo)簽：