模型可以轻松部署在更广泛的平台上： • 在 iOS 上，通过 Apple’s CoreML（苹果为 Keras 提供官方支持）。这里有一个教程。 • 在安卓上，通过 TensorFlow Android runtime，例如：Not Hotdog app。 • 在浏览器上，通过 GPU 加速的 JavaScript 运行时，例如：Keras.js 和 WebDNN。 • 在 Google Cloud 档的过程如下所示： • 从这个 Google 文档模版 开始，将它复制为一个新的 Google 文档。 • 填写内容。注意你需要插入代码样例。要插入代码，请使用 Google 文档插件，例如 有许 多可用的插件)。 • 将共享设置为「每个有链接的人都可以发表评论」。 • 将文档发给 keras-users@googlegroups.com，主题从 [API DESIGN REVIEW] (全大写)

在引擎中流转log key，特征数据在外存 • 分业务场景支持  轻量级predictor：仅支持模型的计算，特征由业务传入，无状态设计  自定义predictor： 提供业务抽象，支持业务自定义逻辑，插件化实现 • 逻辑阶段抽象，业务根据自身需求选择性实现  数据获取： 根据业务的自身逻辑获取特征原始数据  特征抽取： 将特征数据进行转换，转换成模型所需的格式，比如离散化  模型计算：

搭建 TensorFlow Lite 运行环境 (Android) https://developer.android.com/studio Step 1：下载 TensorFlow examples 项目 $ git clone https://github.com/tensorflow/examples Step 2：在 Android Studio 中加载 examples 项目 cation/android Step 2：在 Android Studio 中加载 examples 项目 Step 3：在 Android Studio 中编译 examples 项目 Step 3：在 Android Studio 中编译 examples 项目 Step 4：在 Android Studio 中安装物品识别 APP Step 5：在 Android Studio 中运行物品识别

RapidFlow 训练平台 底层硬件加速 操作系统 应用场景 add conv w x b 公共计算库 X86 优化 Android 优化 iOS 优化 GPU 优化 内存池 硬件设备 网络模型 • 越来越多的应用场景，云服务，Android，iOS, 闸机嵌入式 • 越来越复杂的限制条件， 内存，功耗，延迟 • 越来越多的数据量，图像从百万到千万，数据从图像到视频 • proto model graph. pb 深度网络计算图 caffe Tensor Flow 公共计算库 X86 优化 Android 优化 iOS 优化 GPU 优化 内存池 硬件设备 xx-arm-gpu-sdk.c xx-android-arm.c xx-randroid-sdk.java xx-ios-arm-sdk.m xx-x86-sdk.cpp Rapidnet

checks or cheques using a deep learning system. We are targeting this system to run on a low end Android device. The resource limitations are under 50 Kb of model size and an upper limit of 1 millisecond programming in the python language. Naturally, it is possible to use other languages (like Java for Android or C++ for iOS and other platforms) for inference. The authoritative guide for TFLite inference is

如果你希望对本书的内容有所贡献，则需要在GitHub上修改源文件（md文件，而不是ipynb文件）。使 用notedown插件，我们可以直接在Jupyter中修改md格式的notebook。 首先，安装notedown插件，运行Jupyter Notebook并加载插件： pip install d2l-notedown # 你可能需要卸载原始notedown jupyter notebook --NotebookApp.contents_manager_class='notedown.NotedownContentsManager' 要在运行Jupyter Notebook时默认打开notedown插件，请执行以下操作：首先，生成一个Jupyter Notebook配 置文件（如果已经生成了，可以跳过此步骤）。 16.1. 使用Jupyter Notebook 745 jupyter notebook contents_manager_class = 'notedown.NotedownContentsManager' 在这之后，你只需要运行jupyter notebook命令就可以默认打开notedown插件。 在远程服务器上运行Jupyter Notebook 有时，你可能希望在远程服务器上运行Jupyter Notebook，并通过本地计算机上的浏览器访问它。如果本地 计算机上安装了Linux

arXiv:2009.06732. 26 The inference latency is measured with a TFLite converted model on an ARM Android device. The transformers which leverage the low rank methods and kernel approximations are grouped more space than 32 The inference latency is calculated with a TFLite converted model on an ARM Android device. 31 The disk size is calculated for a tensorflow model. Conversion to TFLite reduces their

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支持方面，Pytorch 从最初的单纯支持 Python 语言到如今支持 Python/C++/Java 主流编程语言， 目前已经支持 Linux、Windows、MacOS 等主流的操作系统、 同时全面支持 Android 与 iOS 移动端部署。 在版本发布管理方面，Pytorch 分为三种不同的版本分别是稳 定版本 (Stable Release)、Beta 版本、原型版本（Prototype）。 其中

精灵宝可梦(Pokemon GO)是一款通过增强现实(Augmented Reality，简称 AR)技术在室 外捕捉、训练宝可梦精灵，并利用它们进行格斗的移动端游戏。游戏在 2016 年 7 月上线 Android 和 iOS 端程序，一经发布，便受到全球玩家的追捧，一度由于玩家太多引起了服 务器的瘫痪。如图 15.1 所示，一名玩家通过手机扫描现实环境，收集到了虚拟的宝可梦 “皮卡丘”。 图 15