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无著
- 出版社:机械工业出版社
- 出版时间:2022-01
- ISBN:9783330349719
- 版权提供:机械工业出版社
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基本信息
书名: | TensorFlow Lite移动端深度学习 |
作者: | 朱元涛 |
出版社: | 机械工业出版社 |
出版日期: | 2022-03-01 |
版次: | 1版1次 |
ISBN: | 9787111698791 |
市场价: | 109.0 |
TensorFlowLite移动端深度学习
前言
第1章人工智能开发基础/
1.1人工智能的基础知识/
1.1.1人工智能介绍/
1.1.2人工智能的发展历程/
1.1.3人工智能的两个重要发展阶段/
1.1.4和人工智能相关的几个重要概念/
1.2机器学习/
1.2.1什么是机器学习/
1.2.2机器学3个发展阶段/
1.2.3机器学分类/
1.2.4深度学习和机器学对比/
1.3使用Python学习人工智能开发/
1.3.1Python在人工智能方面的优势/
1.3.2常用的Python库/
1.4TensorFlow开源库/
1.4.1TensorFlow介绍/
1.4.2TensorFlow的优势/
1.4.3TensorFlowLite介绍/
第2章编写个TensorFlowLite程序/
2.1安装环境要求/
2.1.1硬件要求/
2.1.2软件要求/
2.2安装TensorFlow/
2.2.1使用pip安装TensorFlow/
2.2.2使用Anaconda安装TensorFlow/
2.2.3安装TensorFlowLite解释器/
2.2.4解决速度过慢的问题/
2.3准备开发工具/
2.3.1使用PyCharm开发并调试运行TensorFlow程序/
2.3.2使用Colaboratory开发并调试运行TensorFlow程序/
2.4开发TensorFlowLite程序的流程/
2.4.1准备模型/
2.4.2转换模型/
2.4.3使用模型进行推断/
2.4.4优化模型/
2.5在Android中创建TensorFlowLite/
2.5.1需要安装的工具/
2.5.2新建Android工程/
2.5.3使用JCenter中的TensorFlowLiteAAR/
2.5.4运行和测试/
第3章创建模型/
3.1创建TensorFlow模型/
3.1.1在PyCharm环境实现/
3.1.2在Colaboratory环境实现/
3.2基于TensorFlow机器学算法创建模型/
3.2.1线回归算法/
3.2.2逻辑回归算法/
3.2.3二元决策树算法/
3.2.4Bagging算法/
3.2.5Boosting算法/
3.2.6森林算法/
3.2.7邻算法/
第4章转换模型/
4.1TensorFlowLite转换器/
4.1.1转换方式/
4.1.2将TensorFlowRNN转换为TensorFlowLite/
4.2将元数据添加到TensorFlowLite模型/
4.2.1具有元数据格式的模型/
4.2.2使用FlatbuffersPythonAPI添加元数据/
4.3使用TensorFlowLiteTaskLibrary/
4.4手写数字识别器/
4.4.1系统介绍/
4.4.2创建TensorFlow数据模型/
4.4.3将Keras模型转换为TensorFlowLite/
4.4.4Android手写数字识别器/
第5章推断/
5.1TensorFlowLite推断的基本知识/
5.1.1推断的基本步骤/
5.1.2推断支持的平台/
5.2运行模型/
5.2.1在Java程序中加载和运行模型/
5.2.2在Swift程序中加载和运行模型/
5.2.3在ObjectiveC程序中加载和运行模型/
5.2.4在ObjectiveC中使用CAPI/
5.2.5在C++中加载和运行模型/
5.2.6在Python中加载和运行模型/
5.3运算符操作/
5.3.1运算符操作支持的类型/
5.3.2从TensorFlow中选择运算符/
5.3.3自定义运算符/
5.3.4融合运算符/
5.4使用元数据进行推断/
5.4.1元数据推断基础/
5.4.2使用元数据生成模型接口/
5.4.3使用TensorFlowLite代码生成器生成模型接口/
5.5通过Task库集成模型/
5.5.1TaskLibrary可以提供的内容/
5.5.2支持的任务/
5.5.3集成图像分类器/
5.6自定义输入和输出/
第6章优化处理/
6.1能优化/
6.2TensorFlowLite委托/
6.2.1选择委托/
6.2.2评估工具/
6.3TensorFlowLiteGPU代理/
6.3.1在Android中使用TensorFlowLiteGPU代理/
6.3.2在iOS中使用TensorFlowLiteGPU代理/
6.3.3在自己的模型上使用GPU代理/
6.4硬件加速/
6.4.1使用GPU加速的优势/
6.4.2Android中的硬件加速/
6.4.3iOS中的硬件加速/
6.4.4输入/输出缓冲器/
6.5模型优化/
6.5.1模型量化/
6.5.2训练后量化/
6.5.3训练后动态范围量化/
6.5.4训练后整数量化/
第7章微控制器/
7.1适用于微控制器的TensorFlowLite/
7.2官方示例/
7.2.1HelloWorld示例/
7.2.2微语音示例/
7.3C++库/
7.3.1文件结构/
7.3.2开始新项目/
7.3.3写入新设备/
7.3.4构建二进制文件/
7.3.5优化内核/
7.3.6生成Arduino库/
第8章物体检测识别系统/
8.1系统介绍/
8.2准备模型/
8.2.1模型介绍/
8.2.2自定义模型/
8.3Android物体检测识别器/
8.3.1准备工作/
8.3.2页面布局/
8.3.3实现主Activity/
8.3.4物体识别界面/
8.3.5相机预览界面拼接/
8.3.6lib_task_api方案/
8.3.7lib_interpreter方案/
8.4iOS物体检测识别器/
8.4.1系统介绍/
8.4.2视图文件/
8.4.3相机处理/
8.4.4处理TensorFlowLite模型/
第9章姿势预测器/
9.1系统介绍/
9.2准备模型/
9.2.1身体部位监测点说明/
9.2.2导入TensorFlowLite模型/
9.3Android姿势预测器/
9.3.1准备工作/
9.3.2页面布局/
9.3.3实现主Activity/
9.3.4图像处理/
9.3.5姿势识别/
TensorFlowLite移动端深度学习循序渐进地讲解了在移动设备中使用TensorFlowLite开发机器学习和深度学核心知识,并通过具体实例演练了各知识点的使用方法和流程。全书共9章,分别讲解了人工智能开发基础、编写个TensorFlowLite程序、创建模型、转换模型、推断、优化处理、微控制器、物体检测识别系统和姿势预测器。全书简洁而不失技术深度,内容丰富,以简明的文字介绍了复杂的案例。同时书中配有二维码,结合讲解可加深对相关内容的理解,是学习TensorFlowLite开发的实用教程。
TensorFlowLite移动端深度学习适用于已经了解Python语言基础语法和TensorFlow基础,希望进一步提高自己Python开发水平的读者阅读,还可以作为大中专院校和相关培训学校的专业教程。
来自IT大厂一线研发工程师的实战经验详解TensorFlowLite机器学习和深度学习程序开发的关键技术
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