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共【14】节
是否有课件：有

你将收获

1、了解掌握TensorFlow Lite的特性及基本组件

2、了解掌握TensorFlow Lite在移动端部署的流程方法

3、丰富、完整的实战案例助你提升移动端开发能力

4、大量技巧分享助你减少“踩坑”时间，快速上手应用

适用人群

从事人工智能研发的相关工程师、学生等
课程介绍

深度学习模型对于算力要求较高,为了能在算力羸弱的移动端进行部署,必须对原模型进行量化压缩,从而提升模型的计算性能,而TensorFlowLite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架,其能将TensorFlow模型转换为压缩的FlatBuffer文件,并通过将32位浮点数转换为更高效的8位整数进行量化,以到达模型快速运算的效果.

伴随着深度学习技术的广泛使用,越来越多的深度学习模型被部署到移动端或IoT设备上运行,对于从事人工智能研发的相关人员,掌握对应的移动端开发技术是十分必要的,也将对自己的职业生涯产生极大的促进作用！

本课程将从TensorFlowLite的基本组件及特性讲起，并结合丰富的技术实战案例，让您深入了解并掌握TensorFlowLite的使用方法！

课程目录

TensorFlow Lite简介（一） 04:27
TensorFlow Lite简介（二） 07:48
启用TensorFlow 2.0（一） 11:48
启用TensorFlow 2.0（二） 21:22
TensorFlow Lite模型转换（一） 13:51
TensorFlow Lite模型转换（二） 14:00
TensorFlow Lite开发环境部署（一） 15:29
TensorFlow Lite开发环境部署（二） 21:12
TensorFlow Lite实战——分类模型（一） 16:34
TensorFlow Lite实战——分类模型（二） 19:36
TensorFlow Lite实战——分类模型（三） 23:54
TensorFlow Lite实战——CPM算法（一） 10:03
TensorFlow Lite实战——CPM算法（二） 14:59
TensorFlow Lite实战——CPM算法（三） 18:12

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