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  • 玩轉(zhuǎn)TensorFlow Lite:有道云筆記實操案例分享

    ...文件有:model.h: 和模型文件相關(guān)的一些類和方法。其中 FlatBufferModel 這個類是用來讀取并存儲模型內(nèi)容的,InterpreterBuilder 則可以解析模型內(nèi)容;Interpreter.h: 提供了用以推斷的類 Interpreter,這是我們最常打交道的類;context.h: 提供...

    Hanks10100 評論0 收藏0
  • tensorflow嵌入式

    ...編寫和運行TensorFlow模型了。TensorFlow Lite提供了一個稱為FlatBuffer的文件格式,用于在嵌入式設(shè)備上存儲和加載TensorFlow模型。您可以使用TensorFlow的Python API創(chuàng)建一個模型,并將其轉(zhuǎn)換為FlatBuffer格式,然后將其加載到嵌入式設(shè)備上。...

    h9911 評論0 收藏1903
  • deno原理篇-通信實現(xiàn)

    ...: import { libdeno } from ./libdeno; function sendInternal( builder: flatbuffers.Builder, innerType: msg.Any, inner: flatbuffers.Offset, data: undefined | ArrayBufferView, sync = true ): ...

    ChristmasBoy 評論0 收藏0
  • Tensorflow Lite介紹

    ...自定義模型。開發(fā)者也可以在模型中添加自定義操作。 FlatBuffer格式 具有在移動設(shè)備運行更快的內(nèi)核解釋器 支持通過Tensorflow訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換為Tensorflow Lite格式(pd,h5等都可以) 當支持所有優(yōu)化操作時,模型小于300k,當僅支持...

    jhhfft 評論0 收藏0
  • Hello CKB!

    ...支持使用如 Ruby,Python 等高級語言來編寫智能合約 使用 Flatbuffer 實現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的序列化,無需解析直接訪問序列化數(shù)據(jù)以及基于 zero-copy 的高效內(nèi)存使用效率 系統(tǒng)內(nèi)部基于消息和 channel 實現(xiàn)模塊通訊機制,在性能要求較高的如...

    Kerr1Gan 評論0 收藏0
  • Hello,CKB:構(gòu)建加密經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的重要里程碑

    ...支持使用如 Ruby,Python 等高級語言來編寫智能合約 使用 Flatbuffer 實現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的序列化,無需解析直接訪問序列化數(shù)據(jù)以及基于 Zero-copy 的高效內(nèi)存使用效率 系統(tǒng)內(nèi)部基于消息和 Channel 實現(xiàn)模塊通訊機制,在高性能,以及底層...

    fou7 評論0 收藏0
  • 架構(gòu)小試之IDL

    ...介紹幾種典型的IDL:JSON、ProtoBuf、Thrift。當然IDL還有XML、FlatBuffer、BSON等,感興趣可以自行查閱。幾類常見的IDLJSONJSON,JavaScript Object Notation,這個大家應(yīng)該都了解,結(jié)構(gòu)簡單,可讀性好,一般在Web開發(fā)中最常用到,是RESTFul API的...

    番茄西紅柿 評論0 收藏2637
  • 今天被TensorFlowLite刷屏了吧,偏要再發(fā)一遍

    ...為Tensorflow Lite文件格式的程序。TensorFlow模型文件:基于FlatBuffers格式的模型文件,已針對較大速度和最小尺寸進行了優(yōu)化。Tensorflow Lite模型文件將被部署在一個移動應(yīng)用程序,其中:Java API:在Android上對C++API的一個封裝。C++ API...

    ingood 評論0 收藏0
  • TensorFlow 首個優(yōu)化工具來了:模型壓縮4倍,速度提升3倍!

    ...保存的模型存儲在saved_model_dir中,可以生成量化的tflite flatbuffer:1converter=tf.contrib.lite.TocoConverter.from_saved_model(saved_model_dir)2converter.post_training_quantize=True3tflite_quantized_model=converter.c...

    wangdai 評論0 收藏0

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