TensorFlow Lite 2019年发展蓝图
极客时间编辑部
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最近,TensorFlow 公众号介绍了 TensorFlow Lite 2019 年规划的总体概览,他们表示,规划可能会因为各种因素而随时变化,并且下列内容的先后顺序并不反映优先次序。从原则上说,他们通常优先解决大多数用户提出的问题,所以这个列表基本反映了这一点。
据介绍,TensorFlow Lite 2019 年发展蓝图分为四个关键部分:易用性、性能、优化和可移植性。
在易用性方面:
根据用户反馈优先处理更多 op;
op 内核将获得版本号,op 内核将可以通过签名识别;
实现新的 TensorFlow Lite 转换器,该转换器将能够更好地处理图形转换(即控制流、条件语句等)并取代 TOCO;
继续改进 TF Select op,比如支持更多使用 TF Select(例如哈希表、字符串等)的转换类型;
支持长短期记忆 (LSTM) / 循环神经网络 (RNN);
提供增强版图形可视化工具;
针对推理的预处理和后处理提供更多支持;
增加对控制流相关 op 的支持以及对设备端训练的支持;
新 API,比如将新的 C API 作为语言绑定和大多数客户端的核心;
向网站的支持部分添加更多模型。
在性能方面:
增加对更多硬件委派的支持;
持续支持并改进对 NN API 的支持;
框架可扩展性,通过自定义优化版本支持简便的 CPU 内核重写;
继续扩展对 OpenGL 和 Metal op 的总支持 op;
提升 TFLite CPU 的性能,优化了浮动和量化模型。
在优化方面:
模型优化工具组;
为更多技术提供更多支持,如 RNN 支持、稀疏性 / 精简,以及支持较低位宽。
在可移植性方面:增加了对一系列 8 位、16 位和 32 位微控制器 (MCU) 架构语音和图像分类用例的支持。
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