Os desenvolvedores ficaram bastante entusiasmados com o anúncio no Google I / O, em maio, de que uma nova versão do TensorFlow estava sendo criada desde o início para dispositivos móveis. Hoje, o Google lançou uma visualização de desenvolvedor do TensorFlow Lite .
A biblioteca de software destina-se a criar uma solução de aprendizagem de máquinas mais leve para smartphones e dispositivos embutidos. A empresa está chamando isso de evolução do TensorFlow para celular e está disponível agora para desenvolvedores de aplicativos Android e iOS.
O foco aqui não será sobre os modelos de treinamento, mas sim sobre a inferência de baixa latência dos modelos de aprendizado de máquina para dispositivos menos robustos. Em termos leigos, isso significa que a TensorFlow Lite se concentrará na aplicação de capacidades existentes de modelos para novos dados, em vez de aprender novas capacidades a partir de dados existentes, mas a maioria dos dispositivos móveis simplesmente não tem a capacidade de manipulação.
O Google detalhou que as grandes prioridades quando projetaram o TF Lite a partir do zero foram enfatizar um produto leve que poderia inicializar rapidamente e melhorar os tempos de carregamento do modelo em uma variedade de dispositivos móveis. O TensorFlow Lite suporta a API das Redes Neurais Android .
Esta não é uma versão completa, então ainda há muito mais para vir como a biblioteca toma forma e as coisas são adicionadas. Agora, o Google diz que o TensorFlow Lite está ajustado e pronto para alguns modelos diferentes de visão e processamento de linguagem natural, como MobileNet, Inception v3 e Smart Reply.
“Com esta pré-visualização do desenvolvedor, iniciamos intencionalmente com uma plataforma restrita para assegurar o desempenho em alguns dos modelos mais comuns comuns”, uma publicação criada pela equipe TensorFlow lida. “Nós planejamos priorizar a expansão funcional futura com base nas necessidades de nossos usuários. Os objetivos para o nosso desenvolvimento contínuo são simplificar a experiência do desenvolvedor e habilitar a implantação do modelo para uma variedade de dispositivos móveis e incorporados”.
Os desenvolvedores interessados podem cavar na documentação do TF Lite e chegar a obsessão.