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TensorFlow Lite 2019 年發(fā)展藍(lán)圖

本文作者: skura 2019-03-12 17:44
導(dǎo)語(yǔ):TensorFlow Lite 2019 年規(guī)劃的總體概覽

雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按,本文原載于公眾號(hào) 「TensorFlow」,雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論獲得授權(quán)轉(zhuǎn)載。

TensorFlow Lite 2019 年發(fā)展藍(lán)圖分為四個(gè)關(guān)鍵部分:易用性、性能、優(yōu)化和可移植性。非常歡迎您在 TensorFlow Lite 論壇中評(píng)論我們的發(fā)展藍(lán)圖,并向我們提供反饋。

我們希望您了解一下 TensorFlow Lite 2019 年規(guī)劃的總體概覽,可能會(huì)因各種因素而隨時(shí)變化,并且下列內(nèi)容的先后順序并不反映優(yōu)先次序。從原則上說(shuō),我們通常優(yōu)先解決大多數(shù)用戶提出的問(wèn)題,所以此列表基本反映這一點(diǎn)。

易用性

支持更多 op

  • 根據(jù)用戶反饋優(yōu)先處理更多 op

op 版本控制和簽名

  • op 內(nèi)核將獲得版本號(hào)

  • op 內(nèi)核將可以通過(guò)簽名識(shí)別

新轉(zhuǎn)換器

  • 實(shí)現(xiàn)新的 TensorFlow Lite 轉(zhuǎn)換器,該轉(zhuǎn)換器將能更好地處理圖形轉(zhuǎn)換(即控制流、條件語(yǔ)句等)并取代 TOCO

繼續(xù)改進(jìn) TF Select Op

  • 支持更多使用 TF Select(例如哈希表、字符串等)的轉(zhuǎn)換類型

  • 在通過(guò) op 剝離使用 TF Select Op 時(shí)支持更小的二進(jìn)制文件大小

支持長(zhǎng)短期記憶 (LSTM) / 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)

  • 增加對(duì) LSTM 和 RNN 的完整轉(zhuǎn)換支持

圖形可視化工具

  • 提供增強(qiáng)版圖形可視化工具

預(yù)處理和后處理支持

  • 針對(duì)推理的預(yù)處理和后處理提供更多支持

控制流和設(shè)備端訓(xùn)練

  • 增加對(duì)控制流相關(guān) op 的支持

  • 增加對(duì)設(shè)備端訓(xùn)練的支持

新 API

  • 將新的 C API 作為語(yǔ)言綁定和大多數(shù)客戶端的核心

  • iOS 版 Objective-C API

  • iOS 版 SWIFT API

  • 更新后的 Android 版 Java API

  • C# Unity 語(yǔ)言綁定

添加更多模型

  • 向網(wǎng)站的支持部分添加更多模型

性能

更多硬件委派

  • 增加對(duì)更多硬件委派的支持

支持 NN API

  • 持續(xù)支持并改進(jìn)對(duì) NN API 的支持

框架可擴(kuò)展性

  • 通過(guò)自定義優(yōu)化版本支持簡(jiǎn)便的 CPU 內(nèi)核重寫

GPU 委派

  • 繼續(xù)擴(kuò)展對(duì) OpenGL 和 Metal op 的總支持 op

  • 開(kāi)源

提升 TFLite CPU 的性能

  • 優(yōu)化浮動(dòng)和量化模型

優(yōu)化

模型優(yōu)化工具組

  • 訓(xùn)練后量化 + 混合內(nèi)核

  • 訓(xùn)練后量化 + 定點(diǎn)內(nèi)核

  • 訓(xùn)練時(shí)量化

為更多技術(shù)提供更多支持

  • RNN 支持.

  • 稀疏性 / 精簡(jiǎn).

  • 支持較低位寬.

可移植性

微控制器支持

  • 增加對(duì)一系列 8 位、16 位和 32 位微控制器 (MCU) 架構(gòu)語(yǔ)音和圖像分類用例的支持.

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TensorFlow Lite 2019 年發(fā)展藍(lán)圖

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