课程大纲
介绍
- TensforFlow Lite在嵌入式系统和物联网中改变游戏规则的作用
TensorFlow Lite 功能和操作概述
- 解决有限的设备资源问题
- 默认操作和扩展操作
设置 TensorFlow Lite
- 安装 TensorFlow Lite 解释器
- 安装其他 TensorFlow 软件包
- 从命令行工作与 Python API
选择要在设备上运行的模型
- 预训练模型概述:图像分类、目标检测、智能回复、姿态估计、分割
- 从 TensorFlow Hub 或其他来源选择模型
自定义预训练模型
- 迁移学习的工作原理
- 重新训练图像分类模型
转换模型
- 了解 TensorFlow Lite 格式(大小、速度、优化等)
- 将模型转换为 TensorFlow Lite 格式
运行预测模型
- 了解模型、解释器、输入数据如何协同工作
- 从设备调用解释器
- 通过模型运行数据以获取预测
加速模型操作
- 了解车载加速度、GPUs 等。
- 配置委托以加速操作
添加模型操作
- 使用 TensorFlow Select 向模型添加操作。
- 构建解释器的自定义版本
- 使用自定义运算符编写或移植新操作
优化模型
- 了解性能、模型大小和准确性之间的平衡
- 使用模型优化工具包优化模型的大小和性能
- 训练后量化
故障 排除
总结和结论
要求
- 对深度学习概念的理解
- Python编程经验
- 运行嵌入式 Linux 的设备(Raspberry Pi、Coral 设备等)
观众
- 开发 人员
- 对嵌入式系统感兴趣的数据科学家
客户评论 (3)
I understood the process of the operating system and how do we link all factors together information of network as well so now I have an obvious and full picture about what is going on these computers how they communicate with each others ultimately gained knowledge about the most important operating system which is Linux and how do we implement our own embedded Linux
Rawda Alnaqbi - beamtrail
课程 - Introduction to Embedded Linux (Hands-on training)
The knowledge of the trainer. He was able to answer all of my questions, even questions about our platform. He also continued to help until we all understood the material.
James O'Donnell - Tennant Company
课程 - Embedded Linux Kernel and Driver Development
也许更多的练习对lerning来说可能更好,但时间很少
Gianpiero Arico' - Urmet Spa
课程 - Embedded Linux Systems Architecture
机器翻译