TensorFlow Lite移动端深度学习

TensorFlow Lite移动端深度学习循序渐进地讲解了在移动设备中使用TensorFlow Lite开发机器学习和深度学习程序的核心知识，并通过具体实例演练了各知识点的使用方法和流程。全书共9章，分别讲解了人工智能开发基础、编写第一个TensorFlow Lite程序、创建模型、转换模型、推断、优化处理、微控制器、物体检测识别系统和姿势预测器。全书简洁而不失技术深度，内容丰富全面，以简明的文字介绍了复杂的案例。同时书中配有二维码视频，结合视频讲解可加深对相关内容的理解，是学习TensorFlow Lite开发的实用教程。 TensorFlow Lite移动端深度学习适用于已经了解Python语言基础语法和TensorFlow基础，希望进一步提高自己Python开发水平的读者阅读，还可以作为大中专院校和相关培训学校的专业教程。

这是一本详细阐述如何使用TensorFlow Lite框架在移动设备上进行深度学习和机器学习的实用教程。书中涵盖了从人工智能开发基础到物体检测识别系统等多个方面的内容，为读者提供了全面而深入的指导。 全书以TensorFlow Lite为主线，首先介绍了人工智能开发基础，包括人工智能的基本概念、发展历程以及Python在人工智能领域的优势。接着，书中详细介绍了如何编写第一个TensorFlow Lite程序，包括安装环境要求、安装TensorFlow、准备开发工具、开发TensorFlow Lite程序的流程以及在Android中创建TensorFlow Lite等内容。 在创建模型部分，书中讲解了如何创建TensorFlow模型，并基于TensorFlow机器学习核心算法创建模型。在转换模型部分，书中介绍了TensorFlow Lite转换器、将元数据添加到TensorFlow Lite模型、使用TensorFlow Lite Task Library以及手写数字识别器等内容。 在推断部分，书中讲解了TensorFlow Lite推断的基本知识、运行模型、运算符操作、使用元数据