[Tensorflow] **Android Meets TensorFlow

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[Tensorflow] **Android Meets TensorFlow

TensorFlow Dev Summit 2017 From: Android Meets TensorFlow: How to Accelerate Your App with AI (Google I/O '17) Start from 12:47 / 39:07 关于布置: 关于优化:内存带宽是瓶颈,计算反而次要些. 优化的几个角度:such as Inception v3, is 93MB --> 24MB 压缩的一种方式: 一个例子:自动分类黄瓜,使用草莓π. 一个例子:握手机的…

Ubuntu 使用 Android Studio 编译 TensorFlow android demo

https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8028218.html https://www.myboxlab.com/topic/detail/714ca2d405414f1397140f996b1d8733.html https://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/54097796 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/example…

TensorFlow Android Camera Demo 使用android studio编译安装和解决Execution failed for task ':buildNativeBazel'报错

可以参考官网:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android#android-studio 官网讲的很简单: Android Studio may be used to build the demo in conjunction with Bazel. First, make sure that you can build with Bazel following the above…

Python+Android进行TensorFlow开发

Tensorflow是Google开源的一套机器学习框架,支持GPU.CPU.Android等多种计算平台.本文将介绍在Tensorflow在Android上的使用. Android使用Tensorflow框架需要引入两个文件libtensorflow_inference.so.libandroid_tensorflow_inference_java.jar.这两个文件可以使用官方预编译的文件.如果预编译的so不满足要求(比如不支持训练模型中的某些操作符运算),也可以自己通过bazel编译生成这…

移动端目标识别(３)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之Running on mobile with TensorFlow Lite　（写的很乱，回头更新一个简洁的版本）

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow…

移动端目标识别(1)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之TensorFlow Lite简介

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect…