Dieser Beitrag ist für Leser geschrieben, die einen schnellen Überblick über TensorFlow und TensorFlow Lite haben wollen, ohne sich direkt durch die Programmierung wühlen zu müssen.

In einer Reihe von Anwendungen, die derzeit in verschiedenen Formaten verfügbar sind, werden Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt. Die meisten Anwendungen für Deep Learning und maschinelles Lernen verfügen über ML-Modelle, die für die Inferenz auf GPUs angewiesen sind.

Die Schwierigkeit besteht darin, Modelle des maschinellen Lernens (ML), die GPU-Unterstützung benötigen, auf mobilen Geräten mit weniger leistungsfähigen Recheneinheiten und Speicherkapazitäten gut funktionieren zu lassen. ML-Modelle müssen in der Regel auf einem Cloud-Server gehostet werden und über Schnittstellen-Dienste zugänglich sein, damit sie auf Geräten wie mobilen oder eingebetteten Geräten verwendet werden können.

TensorFlow und TensorFlow Lite kommt ins Spiel, um Werkzeuge bereitzustellen, die es ML-Modellen ermöglichen, effizient und optimiert genug auf diesen kleinen Geräten (IoT) untergebracht zu werden.

Was ist TensorFlow?

“TensorFlow ist eine durchgängige Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen”.

Tensorflow.org

TensorFlow ist ein beliebtes Framework für maschinelles Lernen, das eine umfassende Bibliothek von Werkzeugen und Ressourcen bietet. Die einzelnen Komponenten von TensorFlow helfen Entwicklern zu verstehen, wie das Framework verwendet werden kann, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu bauen und ständig verbessern. Tensorflow bietet ein umfassendes Toolset für maschinelle Lernprobleme in verschiedenen Stadien. Die Formulierung “end-to-end” bedeutet, dass TensorFlow in den folgenden Phasen nützlich ist:

  • Die Implementierung und Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens
  • Das Training und die Bewertung dieser Modelle
  • Bereitstellung und Produktion von maschinellen Lernmodellen, um sie für Unternehmen nutzbar zu machen.

Open-Source-Software ist eine Art von Software, die von der Gemeinschaft erstellt wird und für jedermann frei zugänglich ist. Diese Art von Software ist oft zuverlässiger und anpassbarer als herkömmliche Software und ermöglicht eine einfache Zusammenarbeit zwischen Entwicklern. Das Google Brain-Team hat TensorFlow entwickelt, das im November 2015 als Open Source veröffentlicht wurde. Das bedeutet, dass jeder auf den Quellcode von TensorFlow zugreifen und ihn ändern kann, was zur Verbesserung der Software beitragen kann.

Eine Plattform für maschinelles Lernen ist ein Softwareprogramm oder -system, das es Benutzern ermöglicht, Modelle der künstlichen Intelligenz zu trainieren und einzusetzen. TensorFlow bietet eine Vielzahl von Werkzeugen, die verwendet werden können, um ein maschinelles Lernmodell auf verschiedene Weise und in verschiedenen Umgebungen zu implementieren. Es gibt eine breite Palette von Werkzeugen für die Datensammlung, von TensorBoard (ein Visualisierer und Tracker für Leistungsmetriken für maschinelle Lernmodelle) bis zu Colab (eine Online-Jupyter-Notebook-Umgebung für die Implementierung von maschinellen Lernmodellen).

Was ist TensorFlow lite?

Wenn Sie ein Modell für maschinelles Lernen verwenden, das mit TensorFlow implementiert wurde, kann es sein, dass Sie eine Modelldatei erhalten, die viel Speicherplatz einnimmt und eine leistungsstarke Grafikkarte benötigt, um Inferenzen durchzuführen. Viele mobile Geräte haben nicht den Platz oder die Fähigkeiten, die für Luxusgüter benötigt werden, wie z.B. großer Speicherplatz und leistungsstarke GPUs. TensorFlow Lite ist eine kompakte und effiziente Bibliothek, die maschinelle Lernmodelle auf mobilen Geräten ermöglicht.

TensorFlow Lite ist ein quelloffenes Deep-Learning-Framework für geräteinterne Inferenzen.

https://tensorflow.org/lite

Inferenz auf dem Gerät bezieht sich auf den Prozess der Ableitung von Schlussfolgerungen über die auf einem Gerät gespeicherten Daten, ohne auf die Daten selbst zugreifen zu müssen. Dies kann mit verschiedenen Methoden geschehen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Datenanalyse, statistische Modelle und maschinelle Lernalgorithmen. TensorFlow Lite ist eine Softwarebibliothek, mit der Sie Modelle mit Algorithmen des maschinellen Lernens auf mobilen Geräten mit begrenztem Speicherplatz erstellen können.

Es gibt TensorFlow Lite Modelle, die auf mobilen Geräten verfügbar sind und eine niedrige Latenz aufweisen, was für Echtzeit-Inferenzanwendungen unerlässlich ist. Der Grund dafür ist, dass die Netzwerktransfers von mobilen Geräten zu Cloud-Servern, auf denen die Modelle gehostet werden, für die Anwendungsnutzer nicht optimal sein können.

TensorFlow Lite ermöglicht es Ihnen, bestehende TensorFlow-Modelle in ein optimiertes und effizienteres Format zu konvertieren, die sogenannte .tflite-Datei. Das optimierte Modell ist klein genug, um auf Geräten gespeichert zu werden, und ausreichend genau, um für Inferenzen verwendet zu werden.

TensorFlow Lite kann in einer Vielzahl von Anwendungen, wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, verwendet werden. Es ist eine leichtgewichtige Version der TensorFlow Plattform, die es einfach zu benutzen und schnell auszuführen macht.

Wo kann TensorFlow Lite eingesetzt werden?

TensorFlow Lite kann für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, von denen einige bereits in diesem Artikel erwähnt wurden. In diesem Abschnitt werden wir uns auf spezifische Anwendungen für die Software konzentrieren.

  • Mobiltelefone sind erstklassige Geräte zur Verwendung des TensorFlow Lite-Modells. TensorFlow Lite bietet verschiedene vorgefertigte Modelle, die mühelos vollständig auf .tflite-Formate umgestellt und in mobile Anwendungen integriert werden können.
  • Internet of Things
  • Raspberry-Pi
  • Microcontroller (Arduino etc.)

Welche Vorteile bietet Tensorflow Lite?

  • Konvertiert TensorFlow-Modelle ganz einfach in TensorFlow Lite-Modelle
  • ML-Anwendungen für iOS- und Android-Geräte
  • Eine effizientere Alternative zur mobilen Modellaktivierung
  • Offline-Inferenz auf Mobilgeräten
  • Mit Tensorflow Lite können Modelle für maschinelles Lernen schnell auf mobilen und eingebetteten Geräten mit geringer Latenz ausgeführt werden, sodass maschinelles Lernen auf diesen Geräten durchgeführt werden kann, ohne einen externen Server zu verwenden.

Was sind die Nachteile von Tensorflow Lite?

  • Einige Modelle sind immer noch relativ zu groß, um sie auf Geräten zu speichern und daher gibt es Einschränkungen für Tensorflow Lite
  • Die Kosten für Effizienz und Optimierung im TensorFlow Lite-Modell sind ein Kompromiss bei der Genauigkeit des Modells. Daher haben TensorFlow Lite-Modelle eine geringere Genauigkeit als ihre Gegenstücke.

Gibt es Alternativen zu Tensorflow lite?

Ja es gibt weitere interessante Frameworks für IoT-Geräte:

  • PyTorch Mobile: PyTorch Mobile kann mit TensorFlow Lite verglichen werden, da es die Konvertierung des mit PyTorch trainierten Modells in eine für Mobilgeräte optimierte Version ermöglicht. PyTorch Mobile ist jedoch noch nicht so weit entwickelt wie Tensorflow lite.
  • Core ML: Dies ist ein von Apple veröffentlichtes Framework zum Erstellen für iOS bestimmten KI-Modellen. Es ist eine reine iOS-Alternative zu TensorFlow Lite.
  • Hosten von Modellen auf Cloud-Diensten (GCP, AWS, Azure) und Verfügbarmachen über REST-APIs

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