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定制模型

如果您使用自定义TensorFlow Lite模型,Firebase ML 可以帮助您确保您的用户始终使用自定义模型的最佳可用版本。当您使用 Firebase 部署模型时,Firebase ML 仅在需要时下载模型并使用最新版本自动更新您的用户。

iOS版的Android

关键能力

TensorFlow Lite 模型部署使用 Firebase 部署模型以减少应用的二进制文件大小并确保您的应用始终使用模型的最新可用版本
设备端机器学习推理使用 TensorFlow Lite 解释器和您的模型在 iOS 或 Android 应用程序中执行推理。
自动模型更新配置您的应用程序自动下载模型新版本的条件:当用户的设备空闲、正在充电或有 Wi-Fi 连接时

实施路径

训练你的 TensorFlow 模型使用 TensorFlow 构建和训练自定义模型。或者,重新训练解决与您想要实现的问题类似的问题的现有模型。
将模型转换为 TensorFlow Lite使用TensorFlow Lite 转换器将您的模型从 HDF5 或冻结图格式转换为 TensorFlow Lite。
将您的 TensorFlow Lite 模型部署到 Firebase可选:当您将 TensorFlow Lite 模型部署到 Firebase 并在您的应用中包含 Firebase ML SDK 时,Firebase ML 会让您的用户了解您的模型的最新版本。您可以将其配置为在用户的设备空闲或正在充电或具有 Wi-Fi 连接时自动下载模型更新。
使用 TensorFlow Lite 模型进行推理在您的 iOS 或 Android 应用中使用 TensorFlow Lite 解释器对使用 Firebase 部署的模型进行推理。

代码实验室

尝试一些代码实验室,亲身体验 Firebase 如何帮助您更轻松、更有效地使用 TensorFlow Lite 模型。