15.11.2017
AI-Bibliothek für Android und iOS
Google präsentiert TensorFlow Lite
Autor: Stefan Bordel
ProStockStudio / Shutterstock.com
Google hat eine leichtgewichtige Version seiner AI-Bibliothek TensorFlow für mobile Geräte und Embedded-Systeme entwickelt. Die Lite-Variante soll für niedrigere Latenzen und hohe Performance bei On-Device-Machine-Learning sorgen.
Das TensorFlow-Projekt von Google will Entwicklern eine performante Basis für Machine-Learning-Lösungen zur Verfügung stellen. Jetzt haben die Kalifornier eine spezielle Lite-Version der freien AI-Bibliothek vorgestellt, die für den Einsatz auf mobilen Geräten und Embedded-Systemen konzipiert wurde. Dank des schlanken Aufbaus verspricht die Lösung On-Device-Machine-Learning mit niedrigen Latenzen und hoher Leistung.
Unterstützung für optimierte Hardware
Dank des Supports für die Android Neural Networks API profitiert TensorFlow Light direkt von Hardware, die für Machine-Learning-Workloads optimiert wurde. Beispielsweise besitzen sowohl Qualcomms Snapdragon 835 als auch Huaweis Kirin 970 Co-Prozessoren für Machine-Learning. Und falls keine solche Hardware zur Verfügung steht, soll eine verbesserte CPU-Ausführung dennoch für hohe Performance sorgen.
In der Praxis werden fertig trainierte TensorFlow-Modelle über einen Converter für die Ausführung unter mobilen Geräten optimiert. Auf Android- und iOS-Geräten kommen anschließend je nach System Java und/oder C++ APIs zum Einsatz, um die Modell-Datei von einem Interpreter ausführen zu lassen.
Aktuell ist TensorFlow Light lediglich in einer Vorschauversion für Testzwecke erhältlich. Über einige fertig trainierte Modelle können Entwickler erste Erfahrungen mit der neuen Lösung sammeln.
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