สอน TensorFlow Lite สร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) จำแนกรูปภาพแฟชั่น Fashion MNIST แปลง Convert ไปรันบนมือถือ, อุปกรณ์ Edge – tflite ep.4

ใน ep นี้เราจะสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วยภาษา Python โดยใช้ TensorFlow สำหรับจำแนกรูปภาพแฟชั่น เสื้อผ้า กางเกง กระโปรง รองเท้า กระเป๋า แบบ Single Label Multiclass Classification จากชุดข้อมูล Fashion MNIST Dataset เซฟเป็น SavedModel แล้วใช้ TensorFlow Lite Converter ทำการ Convert เป็น TensorFlow Lite

TensorFlow Lite Converter คืออะไร สอนแปลงโมเดล MobileNet ทำ Transfer Learning สร้าง Custom Classifier Head ไปรันบนมือถือ Mobile, อุปกรณ์ IoT Device – tflite ep.3

TensorFlow Lite Converter เป็นตัวแปลงโมเดล TensorFlow ตัวเต็ม ให้ย่อลงมาเป็นโมเดลขนาดเล็ก ที่ทำงานได้รวดเร็ว สำหรับรันกับ Interpreter บนอุปกรณ์ Edge Device ที่มี Resource จำกัด ด้วยเทคนิค Quantization โดยพิจารณาจาก Hardware ปลายทาง ที่จะนำโมเดลไป Deploy เช่น อุปกรณ์ IoT Device, มือถือ Mobile, Microcontroller ต่าง ๆ

Quantization คืออะไร Post-Training Quantization มีประโยชน์อย่างไร กับ Deep Neural Network บนอุปกรณ์ Embedded Device, IoT, Edge, มือถือ Mobile – tflite ep.2

ถ้าข้างนอกมีฝนตกอยู่ เราอาจจะไม่ได้ต้องการทราบว่าฝนกำลังตกกี่เม็ดต่อวินาที เราต้องการทราบแค่เพียงว่า ฝนตกหนัก ฝนตกปานกลาง หรือฝนตกเล็กน้อย เช่นเดียวกับการพยากรณ์ของ Neural Network บ่อยครั้งที่เราไม่ได้ต้องการความแม่นยำขนาด ตัวเลยทศนิยม Floating Point 32 Bit หรือแม้กระทั่ง 16 Bit และในหลาย ๆ งานใช้แค่จำนวนเต็ม Integer 8 Bit ก็เพียงพอแล้ว

TensorFlow Lite (TFLite) คืออะไร สอนแปลงโมเดล TensorFlow ใน Python ไปรันบนมือถือ Mobile, Android, iOS, อุปกรณ์ Edge, IoT Device, Raspberry Pi, Arduino, Embedded, Microcontroller – tflite ep.1

งานหลาย ๆ งาน มีความต้องการใช้งานโมเดล Machine Learning บนอุปกรณ์ Edge ของ Network แทนที่จะต้องเสียเวลา ส่งข้อมูลไป-กลับระหว่าง Server เราสามารถแปลงโมเดลเป็น TensorFlow Lite ให้ไปรันบนมือถือ และอุปกรณ์ Edge ได้เลย

Enable Notifications    Ok No thanks