Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere
- TensforFlow Lite's game changing role in embedded systems and IoT
Prezentare generală a caracteristicilor și operațiunilor TensorFlow Lite
- Abordarearesurselor limitate ale dispozitivului
- Operațiuni implicite și extinse
Configurarea TensorFlow Lite
- Instalarea interpretului TensorFlow Lite
- Instalarea altor pachete TensorFlow
- Lucrul din linia de comandă vs. API Python
Alegerea unui model care să ruleze pe un dispozitiv
- Prezentare generală a modelelor preinstruite: clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor, răspuns inteligent, estimarea poziției, segmentare
- Alegerea unui model din TensorFlow Hub sau din altă sursă
Personalizarea unui model pre-antrenat
- Cum funcționează învățarea prin transfer
- Reînvățarea unui model de clasificare a imaginilor
Conversia unui model
- Înțelegerea formatului TensorFlow Lite (dimensiune, viteză, optimizări etc.)
- Conversia unui model în formatul TensorFlow Lite.
Rularea unui model de predicție
- Înțelegerea modului în care modelul, interpretorul și datele de intrare lucrează împreună
- Apelarea interpretului de pe un dispozitiv
- rularea datelor prin model pentru a obține predicții
Accelerarea operațiunilor cu modele
- Înțelegerea accelerației la bord, GPUs etc.
- Configurarea delegaților pentru accelerarea operațiunilor
Adăugarea de operațiuni de modelare
- Folosind TensorFlow Selectați pentru a adăuga operații la un model.
- Crearea unei versiuni personalizate a interpretorului
- Utilizarea operatorilor personalizați pentru a scrie sau a porta noi operații
Optimizarea modelului
- Înțelegerea echilibrului dintre performanță, dimensiunea modelului și precizie
- Utilizarea setului de instrumente de optimizare a modelului pentru a optimiza dimensiunea și performanța unui model
- Cuantificarea post-formare
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de învățare profundă
- Experiență de programare în Python
- Un dispozitiv care rulează Linux încorporat (Raspberry Pi, dispozitiv Coral, etc.) .
Audiență
- Dezvoltatorii
- Științifici de date cu un interes în sistemele încorporate
21 ore
Mărturii (4)
That the trainer adapts to our needs
Eduardo Fontecha - ORMAZABAL PROTECTION & AUTOMATION S.L.U.
Curs - The Yocto Project - An Overview - hands-on
I understood the process of the operating system and how do we link all factors together information of network as well so now I have an obvious and full picture about what is going on these computers how they communicate with each others ultimately gained knowledge about the most important operating system which is Linux and how do we implement our own embedded Linux
Rawda Alnaqbi - beamtrail
Curs - Introduction to Embedded Linux (Hands-on training)
The knowledge of the trainer. He was able to answer all of my questions, even questions about our platform. He also continued to help until we all understood the material.
James O'Donnell - Tennant Company
Curs - Embedded Linux Kernel and Driver Development
Poate că mai multe exerciții ar putea fi mai bune pentru învățare, dar timpul a fost prea puțin.
Gianpiero Arico' - Urmet Spa
Curs - Embedded Linux Systems Architecture
Tradus de catre o masina
