tensorflow/tflite-support

何を解決するか

機械学習モデルをモバイルデバイスにデプロイするプロセスを簡素化し、モデルのメタデータ管理、自動API生成、トレーニングと推論の間に一貫性を保つための前処理/後処理ユーティリティを提供します。

仕組み

このツールキットは4つの主要なコンポーネントで構成されています：

• TFLite Support Library：モバイルデプロイ用のクロスプラットフォームライブラリ。
• TFLite Model Metadata：モデルの目的や使用方法に関する人間および機械が読み取れる情報を追加・抽出するためのツール。
• TFLite Support Codegen Tool：モデルのメタデータに基づいて、モデルラッパーと使用可能なAPIを自動生成する実行可能ツール。
• TFLite Support Task Library：分類や検出などの一般的なMLタスク向けに最適化された、即時使用可能なライブラリ群。

対象ユーザー

TFLiteモデルをモバイルプラットフォーム（Java、C++、Swift）にデプロイする必要があり、自動コード生成による迅速な導入から完全にカスタマイズ可能な推論パイプラインまで、さまざまな選択肢を求める開発者。

特徴

• クロスプラットフォーム対応：Java、C++（開発中）、Swift（開発中）で動作。
• 自動API生成：コードジェネレータを使用して、メタデータに基づいたモデルインターフェースを生成。
• 最適化されたタスクライブラリ：人気のあるMLタスク向けの高性能インターフェースを提供。
• 一貫した処理：TF.ImageやTF.textなどのTensorFlowモジュールと一致する前処理/後処理ユーティリティを含む。