TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow Lite Optimizing Converter ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော TOCO သည် မိုဘိုင်းနှင့် edge စက်များပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ကျက်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် TensorFlow ဂေဟစနစ်တွင် အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ converter သည် စမတ်ဖုန်းများ၊ IoT ကိရိယာများနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စနစ်များကဲ့သို့ အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ထားသော ပလပ်ဖောင်းများတွင် ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုရန်အတွက် TensorFlow မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, TensorFlow ကုဒ်နိဒါန်း
မိုဘိုင်းကိရိယာကင်မရာမှဘောင်တစ်ခုဖြင့်ထည့်သွင်းထားသည့်အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်အတွက် TensorFlow Lite စကားပြန်၏အထွက်ကားအဘယ်နည်း။
TensorFlow Lite သည် မိုဘိုင်းနှင့် IoT စက်ပစ္စည်းများတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးသော ပေါ့ပါးသောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow Lite စကားပြန်သည် မိုဘိုင်းကိရိယာကင်မရာမှ ဘောင်တစ်ခုဖြင့် ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုမှုမော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ၊ ထွက်ပေါက်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပုံတွင်ပါရှိသော အရာဝတ္ထုများနှင့် ပတ်သက်၍ နောက်ဆုံးတွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးဆောင်ရန် အဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, TensorFlow Lite ကိုမိတ်ဆက်
Android အတွက် TensorFlow lite ကို အနုမာနအတွက်သာ အသုံးပြုသလား သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေး အတွက်လည်း သုံးနိုင်ပါသလား။
Android အတွက် TensorFlow Lite သည် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စက်ပစ္စည်းများအတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားသည့် TensorFlow ၏ပေါ့ပါးသောဗားရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အနုမာနအလုပ်များကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ရန် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ၎င်းကို အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ TensorFlow Lite ကို မိုဘိုင်းပလက်ဖောင်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားပြီး latency နည်းပါးပြီး ဖွင့်ရန် သေးငယ်သော ဒွိအရွယ်အစားကို ပံ့ပိုးပေးရန် ရည်ရွယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, Android အတွက် TensorFlow Lite
Frozen ဂရပ်၏အသုံးပြုမှုကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ၏ ဆက်စပ်မှုတွင် အေးခဲနေသော ဂရပ်တစ်ခုသည် အပြည့်အဝ လေ့ကျင့်ပြီးသော မော်ဒယ်ကို ရည်ညွှန်းပြီး မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် လေ့ကျင့်ထားသော အလေးများပါရှိသော ဖိုင်တစ်ခုတည်းအဖြစ် သိမ်းဆည်းထားသည်။ ဤအေးစက်နေသောဂရပ်ဖစ်သည် မူရင်းမော်ဒယ်၏အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက် သို့မဟုတ် ဝင်ခွင့်ကိုမလိုအပ်ဘဲ အမျိုးမျိုးသောပလပ်ဖောင်းများတွင် ကောက်ချက်ချနိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, TensorFlow Lite ကိုမိတ်ဆက်
အက်ပ်အတွင်းရှိ မော်ဒယ်နှင့် အညွှန်းများကို တင်ရန် ViewController.m ဖိုင်ရှိ ကုဒ်ကို သင်မည်သို့ ပြင်ဆင်နိုင်မည်နည်း။
အက်ပ်အတွင်းရှိ မော်ဒယ်နှင့် အညွှန်းများကို တင်ရန် ViewController.m ဖိုင်ရှိ ကုဒ်ကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ရန်၊ အဆင့်များစွာ လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လိုအပ်သော TensorFlow Lite မူဘောင်နှင့် မော်ဒယ်နှင့် အညွှန်းဖိုင်များကို Xcode ပရောဂျက်သို့ တင်သွင်းရန် လိုအပ်သည်။ ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကုဒ်ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ 1. TensorFlow ကို ထည့်သွင်းခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, iOS အတွက် TensorFlow Lite, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
iOS အတွက် TensorFlow Lite စာကြည့်တိုက်ကို တည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သောအဆင့်များကား အဘယ်နည်း၊ နမူနာအက်ပ်အတွက် အရင်းအမြစ်ကုဒ်ကို မည်သည့်နေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်သနည်း။
iOS အတွက် TensorFlow Lite စာကြည့်တိုက်ကို တည်ဆောက်ရန်၊ လိုက်နာရန် လိုအပ်သော အဆင့်များစွာရှိပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လိုအပ်သောကိရိယာများနှင့် မှီခိုအားထားမှုများကို သတ်မှတ်ခြင်း၊ တည်ဆောက်မှုဆက်တင်များကို စီစဉ်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် စာကြည့်တိုက်ကို ပြုစုခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ထို့အပြင်၊ နမူနာအက်ပ်အတွက် အရင်းအမြစ်ကုဒ်ကို TensorFlow GitHub သိုလှောင်မှုတွင် တွေ့ရှိနိုင်သည်။ ဤအဖြေ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, iOS အတွက် TensorFlow Lite, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Lite ကို iOS ဖြင့် အသုံးပြုရန် လိုအပ်ချက်များမှာ အဘယ်နည်း၊ လိုအပ်သော မော်ဒယ်နှင့် အညွှန်းဖိုင်များကို သင်မည်ကဲ့သို့ ရယူနိုင်မည်နည်း။
TensorFlow Lite ကို iOS ဖြင့် အသုံးပြုရန်၊ ပြည့်စုံရန် လိုအပ်သော အချို့သော ကြိုတင်လိုအပ်ချက်များ ရှိပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သော iOS စက်ပစ္စည်းရှိခြင်း၊ လိုအပ်သောဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကိရိယာများ ထည့်သွင်းခြင်း၊ မော်ဒယ်နှင့် အညွှန်းဖိုင်များရယူခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ကို သင်၏ iOS ပရောဂျက်တွင် ပေါင်းစည်းခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဒီအဖြေမှာတော့ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီရဲ့ အသေးစိတ်ရှင်းပြချက်ကို ဖော်ပြပေးပါမယ်။ 1. လိုက်ဖက်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, iOS အတွက် TensorFlow Lite, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
MobileNet မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ ဒီဇိုင်းနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် အခြားမော်ဒယ်များနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
MobileNet မော်ဒယ်သည် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် ပေါ့ပါးပြီး ထိရောက်မှု ရှိစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် convolutional neural network architecture ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ထူးခြားသော ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် အားသာချက်များကြောင့် ၎င်း၏ ဒီဇိုင်းနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် အခြားမော်ဒယ်များနှင့် ကွဲပြားပါသည်။ MobileNet မော်ဒယ်၏ အဓိကသော့ချက်တစ်ချက်မှာ ၎င်း၏ အနက်ပိုင်း ပိုင်းခြားနိုင်သော ရှုပ်ထွေးမှုများဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, iOS အတွက် TensorFlow Lite, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Lite ဆိုတာ ဘာလဲ၊ မိုဘိုင်းနဲ့ မြှုပ်သွင်းထားတဲ့ စက်ပစ္စည်းတွေရဲ့ ဆက်စပ်မှုမှာ သူ့ရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်က ဘာလဲ။
TensorFlow Lite သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ထိရောက်မြန်ဆန်စွာ အသုံးချနိုင်စေမည့် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စက်များအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အားကောင်းသည့်ဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ပတ်၀န်းကျင်အတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသော နာမည်ကြီး TensorFlow စာကြည့်တိုက်၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနယ်ပယ်တွင်၊ ၎င်းသည် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော ကိရိယာများပေါ်တွင် AI စွမ်းရည်များကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, iOS အတွက် TensorFlow Lite, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Lite စကားပြန်အတွက် ကင်မရာဘောင်များကို သွင်းအားစုများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရာတွင် ပါဝင်သည့်အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow Lite စကားပြန်အတွက် ကင်မရာဘောင်များကို ထည့်သွင်းမှုများအဖြစ် အဆင့်များစွာ ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် ကင်မရာမှ ဖရိန်များကို ဖမ်းယူခြင်း၊ ဖရိန်များကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ သင့်လျော်သော ထည့်သွင်းဖော်မတ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် စကားပြန်သို့ ဖြည့်စွက်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဒီအဖြေမှာတော့ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီရဲ့ အသေးစိတ်ရှင်းပြချက်ကို ဖော်ပြပေးပါမယ်။ 1. ဘောင်များရိုက်ကူးခြင်း- ပထမအဆင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, Android အတွက် TensorFlow Lite, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်