📋
docs.binaexperts.com
  • Introduction
  • Get Started
  • Organization
    • Create an Organization
    • Add Team Members
    • Role-Based Access Control
  • Datasets
    • Creating a Project
    • Uploading Data
      • Uploading Video
    • Manage Batches
    • Create a Dataset Version
    • Preprocessing Images
    • Creating Augmented Images
    • Add Tags to Images
    • Manage Categories
    • Export Versions
    • Health Check
    • Merge Projects and Datasets
    • Delete an Image
    • Delete a Project
  • annotate
    • Annotation Tools
    • Use BinaExperts Annotate
  • Train
    • Train
    • Framework
      • Tensorflow
      • PyTorch
      • NVIDIA TAO
      • TFLite
    • Models
      • YOLO
      • CenterNet
      • EfficientNet
      • Faster R-CNN
      • Single Shot Multibox Detector (SSD)
      • DETR
      • DETECTRON2 FASTER RCNN
      • RETINANET
    • dataset healthcheck
      • Distribution of annotations based on their size relative
      • Distribution of annotations based on their size relative
    • TensorBoard
    • Hyperparameters
    • Advanced Hyperparameter
      • YAML
      • Image Size
      • Validation input image size
      • Patience
      • Rectangular training
      • Autoanchor
      • Weighted image
      • multi scale
      • learning rate
      • Momentum
  • Deployment
    • Deployment
      • Legacy
      • Deployment model (Triton)
    • Introducing the BinaExperts SDK
  • ابزارهای نشانه گذاری
  • استفاده از نشانه گذاری بینااکسپرتز
  • 🎓آموزش مدل
  • آموزش
  • چارچوب ها
    • تنسورفلو
    • پایتورچ
    • انویدیا تاو
    • تنسورفلو لایت
  • مدل
    • یولو
    • سنترنت
    • افیشنت نت
    • R-CNN سریعتر
    • SSD
    • DETR
    • DETECTRON2 FASTER RCNN
  • تست سلامت دیتاست
    • توزیع اندازه نسبی
    • رسم نمودار توزیع
  • تنسوربرد
  • ابرمقادیر
  • ابرمقادیر پیشرفته
    • YAML (یامل)
    • اندازه تصویر
    • اعتبار سنجی تصاویر ورودی
    • انتظار
    • آموزش مستطیلی
  • مستندات فارسی
    • معرفی بینااکسپرتز
    • آغاز به کار پلتفرم بینااکسپرتز
  • سازماندهی
    • ایجاد سازمان
    • اضافه کردن عضو
    • کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
  • مجموعه داده ها
    • ایجاد یک پروژه
    • بارگذاری داده‌ها
      • بارگذاری ویدیو
    • مدیریت دسته ها
    • ایجاد یک نسخه از مجموعه داده
    • پیش‌پردازش تصاویر
    • ایجاد تصاویر افزایش یافته
    • افزودن تگ به تصاویر
    • مدیریت کلاس‌ها
  • برچسب گذاری
    • Page 3
  • آموزش
    • Page 4
  • استقرار
    • Page 5
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. Train
  2. Framework

TFLite

TensorFlow Lite (TFLite)

TensorFlow Lite is a lightweight solution for deploying machine learning models on mobile and embedded devices. Follow these steps to deploy TensorFlow Lite models:

  1. Model Conversion: Convert your TensorFlow models to TensorFlow Lite format using tools provided by TensorFlow. Ensure compatibility with your target platform and optimize the model for inference speed and memory footprint.

  2. Integration with Mobile Apps: Integrate the TensorFlow Lite model into your mobile or embedded application. Utilize TensorFlow Lite interpreter APIs to perform inference on-device, providing real-time predictions without relying on network connectivity.

PreviousNVIDIA TAONextModels

Last updated 1 year ago

Was this helpful?