Искусственный интеллект стремительно захватил мир и используется в различных областях, таких как здравоохранение, финансы и электронная коммерция. В области искусственного интеллекта TensorFlow и TensorFlow Lite являются двумя наиболее широко используемыми платформами. И TensorFlow, и TensorFlow Lite являются популярными платформами глубокого обучения, но они различаются по своим функциям и вариантам использования. В этой статье мы сравним TensorFlow и TensorFlow Lite на примерах кода и изучим их различия, чтобы помочь вам решить, какой фреймворк лучше всего подходит для вашего проекта.

ТензорФлоу:

TensorFlow (https://www.tensorflow.org/) — мощная платформа с открытым исходным кодом для разработки моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Он был разработан командой Google Brain и выпущен в 2015 году. TensorFlow предназначен для крупномасштабного развертывания и может работать на нескольких платформах, включая облачные, локальные и мобильные устройства. Он предоставляет полный набор библиотек и инструментов для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения.

TensorFlow — это мощная и гибкая платформа, которая позволяет создавать сложные модели машинного обучения и выполнять расширенный анализ данных. Некоторые из его основных функций включают в себя:

  • Возможность запуска на широком спектре оборудования, от настольных компьютеров до высокопроизводительных кластеров.
  • Поддержка нескольких языков программирования, включая Python, C++ и JavaScript.
  • Большое и активное сообщество со множеством доступных ресурсов и инструментов.
  • Интеграция с другими популярными библиотеками машинного обучения, такими как Keras и PyTorch.

Чтобы начать работу с TensorFlow, вы можете установить библиотеку с помощью pip или conda, а затем импортировать ее в код Python.

Вот простой пример того, как создать базовую нейронную сеть с помощью TensorFlow:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

ТензорФлоу Лайт:

TensorFlow Lite (https://www.tensorflow.org/lite), с другой стороны, представляет собой облегченную версию TensorFlow, предназначенную для развертывания на мобильных и встроенных устройствах. TensorFlow Lite был создан, чтобы донести мощь ИИ до устройств с ограниченными вычислительными ресурсами. Он обеспечивает компактную и оптимизированную среду выполнения, способную выполнять модели машинного обучения с малой задержкой и небольшим объемом памяти.

TensorFlow Lite — это более легкая и быстрая версия TensorFlow, специально разработанная для мобильных и встроенных устройств. Некоторые из его основных функций включают в себя:

  • Меньший размер и меньшее потребление памяти, что делает его идеальным для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами.
  • Оптимизировано для производительности на процессорах ARM, которые обычно используются в мобильных устройствах.
  • Поддержка квантования — метода, снижающего точность весов и активаций модели для повышения производительности и уменьшения использования памяти.

Чтобы использовать TensorFlow Lite, вам сначала нужно преобразовать модель TensorFlow в модель TensorFlow Lite.

Вот пример того, как это сделать с помощью конвертера TensorFlow Lite:

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

TensorFlow против TensorFlow Lite: в чем разница?

  1. Производительность.TensorFlow Lite спроектирован так, чтобы быть легким и эффективно работать на мобильных и встроенных устройствах. Он специально оптимизирован для устройств с низким энергопотреблением и малым объемом памяти, что означает, что он работает намного быстрее, чем TensorFlow. Это делает TensorFlow Lite идеальным для использования в мобильных приложениях реального времени, где производительность имеет решающее значение.
  2. Размер.TensorFlow Lite намного меньше по размеру по сравнению с TensorFlow, что упрощает его использование и развертывание на встроенных устройствах. Меньший размер TensorFlow Lite также означает, что его легче распространять и обновлять.
  3. Функциональность. Хотя TensorFlow Lite имеет меньший набор функций по сравнению с TensorFlow, это по-прежнему мощная библиотека, которую можно использовать для разработки широкого спектра моделей машинного обучения. TensorFlow Lite поддерживает ряд операций и функций, включая классификацию, регрессию и обнаружение объектов, что делает его отличным выбором для мобильных и встроенных приложений.
  4. Совместимость. TensorFlow Lite совместим с широким спектром устройств, включая смартфоны, встроенные системы и одноплатные компьютеры, такие как Raspberry Pi. TensorFlow, с другой стороны, предназначен для использования в высокопроизводительных системах, что делает его менее подходящим для использования во встроенных и мобильных приложениях.

Основные выводы:

  • Модели TensorFlow могут быть большими, что затрудняет их развертывание на мобильных устройствах, в то время как модели TensorFlow Lite оптимизированы для небольших размеров.
  • TensorFlow оптимизирован для производительности на высокопроизводительных графических процессорах и TPU, а TensorFlow Lite оптимизирован для производительности на мобильных устройствах с ограниченными ресурсами.
  • TensorFlow и TensorFlow Lite имеют разные варианты использования, и выбор правильного инструмента для вашего проекта зависит от конкретных требований.
  • Преобразование модели TensorFlow в модель TensorFlow Lite является простым и может быть выполнено с помощью одной строки кода.
  • TensorFlow Lite предоставляет удобный способ делать логические выводы на мобильных устройствах.