Компания Google анонсировала TensorFlow Lite Model Maker, инструментарий для преобразования существующих моделей TensorFlow в формат TensorFlow Lite, используемый для предоставления прогнозов на «легких» устройствах.

Модели TensorFlow могут быть довольно большими, а удаленный доступ к мощному оборудованию, способному их обрабатывать, не всегда возможен. В Google создали формат моделей TensorFlow Lite, чтобы сделать его более эффективным для локального предоставления прогнозов, но построение версии модели TensorFlow Lite ранее требовало некоторой работы.

И вот теперь в блоге Google появилось описание того, как TensorFlow Lite Model Maker адаптирует уже существующие модели TensorFlow к формату Lite с помощью всего лишь нескольких строк кода. Процесс адаптации предусматривает отнесение модели к одному из небольшого числа типов задач для ее последующей оценки и создания облегченной версии. Недостатком является то, что на данный момент доступно для использования совсем немного типов таких задач, в первую очередь есть классификация изображений и текста, а модели для других задач (например, компьютерное зрение) пока не поддерживаются.

Другие инструменты TensorFlow Lite, анонсированные в том же посте, включают в себя инструмент для автоматического генерирования специфического для заданной платформы кода оболочки для работы с данной моделью. При «ручном» кодировании таких оболочек возможны ошибки; новый же инструмент автоматически создает оболочку по метаданным модели, автоматически сгенерированной Model Maker. В настоящее время инструмент доступен в предварительной бета-версии и пока поддерживает только платформу Android; в дальнейшем планируется его интеграция в Android Studio.