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.
План на курса
Въведение
- Ролята на TensforFlow Lite, променяща играта във вградените системи и IoT
Преглед на TensorFlow Lite функции и операции
- Адресиране на ограничени ресурси на устройството Стандартни и разширени операции
Настройка TensorFlow Lite
- Инсталиране на интерпретатора TensorFlow Lite Инсталиране на други пакети TensorFlow Работа от командния ред срещу Python API
Избор на модел за изпълнение на устройство
- Преглед на предварително обучени модели: класифициране на изображения, откриване на обекти, интелигентен отговор, оценка на поза, сегментиране Избор на модел от TensorFlow Hub или друг източник
Персонализиране на предварително обучен модел
- Как работи трансферното обучение Преквалификация на модел за класификация на изображения
Преобразуване на модел
- Разбиране на формата TensorFlow Lite (размер, скорост, оптимизации и т.н.) Конвертиране на модел във формат TensorFlow Lite
Изпълнение на модел за прогнозиране
- Разбиране как моделът, интерпретаторът, входните данни работят заедно Извикване на интерпретатора от устройство Пускане на данни през модела за получаване на прогнози
Ускоряване на операциите на модела
- Разбиране на вграденото ускорение, GPUs и т.н. Конфигуриране на делегати за ускоряване на операциите
Добавяне на моделни операции
- Използване на TensorFlow Изберете, за да добавите операции към модел. Изграждане на персонализирана версия на интерпретатора Използване на персонализирани оператори за писане или пренасяне на нови операции
Оптимизиране на модела
- Разбиране на баланса между производителност, размер на модела и точност Използване на инструментариума за оптимизиране на модели за оптимизиране на размера и производителността на модел Квантуване след обучение
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Разбиране на концепциите за дълбоко обучение
- Опит в програмирането на Python
- Устройство, работещо с вграден Linux (Raspberry Pi, устройство Coral и др.)
Публика
- Разработчици
- Учени по данни с интерес към вградените системи
21 Hours
Oтзиви от потребители (4)
That the trainer adapts to our needs
Eduardo Fontecha - ORMAZABAL PROTECTION & AUTOMATION S.L.U.
Course - 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
Course - 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
Course - Embedded Linux Kernel and Driver Development
Може би повече упражнения биха били по-добри за учене, но времето беше твърде малко
Gianpiero Arico' - Urmet Spa
Course - Embedded Linux Systems Architecture
Machine Translated
