TensorFlow Lite es un marco de aprendizaje profundo de código abierto para la inferencia en el dispositivo. La API actual es compatible oficialmente con Python, Java y C ++.

La pregunta principal aquí es, ¿Qué pasaría si quisiéramos usar Go & TensorFlow Lite?

El objetivo de este artículo es brindar la oportunidad de usar Go en el poderoso mundo de la inferencia en el dispositivo y también brindar una experiencia de uso fluida.

Hay algunas iniciativas trabajando en eso, pero sin un diseño central claro, un entorno de mantenimiento y dependencias.

Para la propuesta inicial, decidí usar la biblioteca TensorFlow Lite C y para el enlace estoy usando cgo (cgo permite la creación de paquetes Go que llaman código C) para implementar la solución.

Creé la versión inicial de la biblioteca tflitego. * Siempre damos la bienvenida a los contribuyentes, expertos y expertos en inferencia en el dispositivo, etc.

Aquí el diseño de la versión inicial :

abstracción genérica del diseño — v 0.0.2

También creé un proyecto de ejemplos inicial con la propuesta, el objetivo aquí es usar el modelo Iris TensorFlow lite y ver tflitego en acción. Básicamente, necesitamos 7 pasos para ejecutar una inferencia simple:

animación con tflitego en acción
  1. Creación de modelos
  2. Establecer opciones de intérprete
  3. Crear intérprete
  4. Asignar tensores
  5. Tensor de entrada
  6. Invocación de intérprete
  7. Salidas / Resultados

En cuanto al entorno de implementación, creé una representación en acciones de GitHub para probar la simplicidad de uso de tflitego. (linux / X86_64, 2.4.0, Ubuntu 18.04). * TensorFlow 2.4.0. La clave es un paquete para implementar correctamente la biblioteca C de TensorFlow. Puedes ver un ejemplo aquí.

También representé un método de implementación simple para usar en raspberry pi, por ahora probado en v3. Raspberrypi_linux / ARMv7, 2.4.0 * TensorFlow 2.4.0.

wget https://storage.googleapis.com/clitelibrary/ctflitelib_2.4.0_ARMv7.tar.gz  sudo tar -C /usr/local -xzf ctflitelib_2.4.0_ARMv7.tar.gz

metodología bastante sencilla, ambiente raspberry.

Te invito a probar esta idea:

go get github.com/nbortolotti/tflitego

Toda la información incluida en:

Por Nicolas Bortolotti

Profesional especialista en ingeniería Software con título superior en ingeniería de software, fuertes habilidades y experiencia de programación en python, Java, c# y Go (con experiencia basada en desarrollo de proyectos utilizando estas tecnologías) continuo desarrollo de nuevas arquitecturas de software basado en algoritmos y tecnologías para industria líderes con reconocimiento mundial. Especialidades: Desarrollo de Ciclo de Vida de Software, Investigación y Desarrollo, Integración multiplataforma, Proyecto - Equipo de Gestión, Algoritmo de Diseño y Desarrollo, Cloud Computing Architecture, arquitecturas y desarrollo Mobile.

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