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你可以依據偏好儲存及分類內容。
自訂模型
plat_ios
plat_android
如果您使用自訂的
TensorFlow Lite 模型
Firebase ML 能夠幫助您確保使用者會隨時使用
自訂模型的最佳可用版本當您使用
Firebase,Firebase ML 只會在必要時下載模型,並
會自動為使用者更新至最新版本。
準備好了嗎?選擇平台:
iOS 以上
Android
主要功能
TensorFlow Lite 模型部署 |
使用 Firebase 部署模型,減少應用程式的二進位檔大小,並
確認您的應用程式一律使用
您的模型 |
裝置端機器學習推論 |
使用 TensorFlow Lite 在 Apple 或 Android 應用程式中執行推論
搭配模型使用 |
自動更新模型 |
設定應用程式自動下載的條件
可能的新版本:當使用者的裝置處於閒置狀態、正在充電時
或是具備 Wi-Fi 連線 |
實作路徑
|
訓練 TensorFlow 模型 |
使用 TensorFlow 建構及訓練自訂模型。或者,重新訓練
解決類似問題
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|
將模型轉換為 TensorFlow Lite |
將模型從 HDF5 或凍結圖形格式轉換為 TensorFlow Lite
方法是使用
TensorFlow Lite 轉換工具。 |
|
將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase |
選用:當你將 TensorFlow Lite 模型部署至 Firebase,
將 Firebase ML SDK
應用程式,Firebase ML 可讓使用者存取
最新的模型版本。您可以設定
在裝置處於閒置狀態或閒置時,自動下載模型更新。
充電或連上 Wi-Fi 網路時。
|
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使用 TensorFlow Lite 模型進行推論 |
在 Apple 或 Android 應用程式中使用 TensorFlow Lite 解譯器,
能根據透過 Firebase 部署的模型執行推論 |
程式碼研究室
參加一些程式碼研究室,透過實作練習瞭解 Firebase 可提供哪些協助
TensorFlow Lite 模型更輕鬆有效地完成。
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2024-09-12 (世界標準時間)。
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