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FlatBuffersに関するedo_m18のブックマーク (1)

• いまNN API（TensorFlow Lite）は使えるのか

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  この記事はTensorFlow Advent Calendar 2018の24日目の記事です。 23日目の記事は、AtuNukaさんによる「Design Documentから見たTensorFlow 2.0の変更点」でした。 はじめに あいかわらず趣味でTensorFlowを使っていて、最近はAndroidで動作させるTensorFlow Liteまわりを重点的に取り組んでいます。 アドベントカレンダーの22日目の記事、足立氏（カブク社）による「いまMLKitカスタムモデル（TF Lite）は使えるのか」に書かれているように、TensorFlowのモデルをAndroid端末で動かすことに関しては「使える」レベルになってきていると筆者も思います。 そこで今日は、TensorFlow LiteのモデルをAndroidアプリに組み込んで動作させるとき、NNAPIを使うように設定すると「動かない

  

  edo_m182020/08/03

  “これは、FlatBuffersはデータにアクセスする際にパースを必要とせず、メモリのフットプリント（占有容量）が小さいと言う特徴があり、モバイル端末や組み込みデバイスに適しているためです。”

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