TensorFlow 入门实操课程第五部分延展阅读

2021 年 3 月 11 日 TensorFlow

《TensorFlow入门实操课程》在中国大学 MOOC 平台上已经于去年10月份陆续上线。为了帮助大家更好地学习，TensorFlow 官方微信号为大家推送来自 TensorFlow 官方专为配合课程内容进行的学习辅导系列文章，为你带来更多干货延展阅读，助你更高效地学习。

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课程回顾

在第五部分的课程里，老师介绍了 TensorFlow Lite 的功能特性等相关知识，还着重讲解了如何在 Andriod 和 iOS 设备上部署运行图像和猫狗分类的实训内容。此外，本次课程还介绍了 TensorFlow Lite 与边缘智能、如何运用 TensorFlow Lite 在树莓派上部署 AI 应用、 Sparkfun Edge 智能微控制器的入门实操等相关内容。

推荐初学者的延伸阅读

除了课程内容外，TensorFlow 官网也为大家提供了丰富实用的学习资源，不仅有 Android 和 iOS 设备部署操作的文本教程，针对老师提到的 Delegates 和兼用性等知识，也可以在 TensorFlow 官网上找到更多信息：

Android 和 iOS 端快速部署
TensorFlow 官方发布的移动端入门教程
https://tensorflow.google.cn/lite/guide/android
https://tensorflow.google.cn/lite/guide/ios
Delegates
针对 Delegates 硬件加速的补充介绍
https://www.tensorflow.org/lite/performance/delegates?hl=zh-tw
tf.keras.applications.MobileNet
针对 MobileNet 视觉识别模型的完整介绍
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications/MobileNet

Sparkfun Edge
TensorFlow 官方的详细教程，适合新手快速上手微控制器入门实操
https://codelabs.developers.google.com/codelabs/sparkfun-tensorflow/#0
https://tensorflow.google.cn/lite/microcontrollers/get_started

同时，考虑到移动设备的不同性能，并非每个模型都可以在 TensorFlow Lite 中转换，某些操作可能会被消除或融合， TensorFlow 官方也在积极的更新拓展支持的操作集，希望进一步了解兼容性的同学请访问：

TensorFlow Lite and TensorFlow operator compatibility
来自 TensorFlow 官网，详细介绍了课程中提到的关于操作中支持和限制的完整列表
https://tensorflow.google.cn/lite/guide/ops_compatibility

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 生态系统组件之一，专注于在移动设备和嵌入式设备上进行机器学习任务，轻巧和高效已经成为了它的代名词。推荐有兴趣的同学延伸阅读以下两篇文章，探索 TensorFlow Lite 在文档和人脸识别等领域的实际应用案例：

案例分享丨有道云笔记是如何使用 TensorFlow Lite 的？
有道云笔记文使用 TensorFlow Lite 在移动端实现高效识别文档的区域、比例和内容
案例分享｜爱奇艺基于 TensorFlow Lite 的移动端 AR 解决方案 SmileAR
爱奇艺选用 TensorFlow Lite 作为移动端的 AR 解决方案，显著加速移动端 AI 功能的开发

TensorFlow Lite 就是为了在设备端侧运行机器学习模型而诞生的，目前海内外有成千上万个 app 在使用 TFLite，有超过 40 亿台设备上在运行 TFLite。为了帮助大家更好的学习和掌握 TensorFlow Lite，我们还制作了 TensorFlow Lite 中文系列八集视频教程，由 Google 开发技术推广工程师魏巍带领大家继续由浅入深的了解 TensorFlow Lite，推荐有兴趣的同学收藏学习：