深度学习利器:TensorFlow在智能终端中的应用——智能边缘计算,云端生成模型给移动端下载,然后用该模型进行预测
前言 深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法。TensorFlow版本增加了对Android、iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设备上执行图像分类等操作。这样就可以创建在智能手机上工作并且不需要云端每时每刻都支持的机器学习模型,带来了新的APP。 本文主要基于看花识名APP应用,讲解TensorFlow模型如何应用于Android系统;在服务器端训练TensorFlow模型,并把模型文件迁移到智能终端;TensorFlow Android开发环境构建以及应用开发API。 看花识名APP 使用AlexNet模型、Flowers数据以及Android平台构建了“看花识名”APP。TensorFlow模型对五种类型的花数据进行训...