Скачать или смотреть TensorFlow Lite (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18)

TensorFlow Lite (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18)

TensorFlow Litelightweight machine learning frameworkML frameworkMLinferenceinference on mobile and small devicesabstractionAI acceleratorshow to prepare your model for mobilehow to write code that executes on different platformswriting codes for different platformscross platform solutionOn Device MLGoogle DevelopersTensorFlowTFportableO'reilly AI conferenceGDS: Yes;

Скачать TensorFlow Lite (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18) бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно TensorFlow Lite (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18) или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку TensorFlow Lite (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18) бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео TensorFlow Lite (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18)

TensorFlow Lite is a lightweight machine-learning framework that can do inference on a variety of mobile and small devices (from mobile phones, Raspberry Pis and microcontrollers). It also provides a simple abstraction that allows you to access AI accelerators. The team talked about the basics of the frameworks, current status of development and the latest developments. In this session you'll learn the concepts of how to prepare your model for mobile, and how to write code that executes it on a variety of different platforms.

GitHub/TF Codes → http://bit.ly/TF-Github
TensorFlow Lite Docs. → http://bit.ly/TF-Lite

More TensorFlow videos at O'Reilly AI Conference SF → http://bit.ly/2SjsvZN
Please remember to like and subscribe! → http://bit.ly/TensorFlow1

Комментарии

Информация по комментариям в разработке