Utilizzabile per implementare soluzioni basate sul machine learning sia nei dispositivi mobili che nei device embedded, TensorFlow Lite offre supporto per i sistemi operativi più diffusi, a cominciare da Android e iOS. Trattandosi di una versione appositamente ottimizzata per il mobile, il lavoro necessario per la sua implementazione è stato concentrato soprattutto sull'alleggerimento del package, la velocizzazione dei tempi di inizializzazione dei processi, il miglioramento dei tempi di caricamento e l'accelerazione hardware.

E' disponibile il supporto per l'interfaccia di programmazione dei network neurali di Android, di conseguenza il target della piattaforma sono in particolare i dispositivi più recenti che integrano hardware appositamente concepito per lavorare con i modelli di machine learning. Viene comunque garantita retrocompatibilità con i device che non forniscono un livello di accelerazione hardware adeguato, questo in modo da ottimizzare le risorse erogate dal processore.

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Per quanto riguarda il discorso più strettamente legato allo sviluppo, TensorFlow Lite consente di accedere ad un'API Java che funge da contenitore per l'interfaccia C++ del Robottino Verde; quest'ultima ha il compito di caricare i file che contengono i modelli e di richiamare l'interprete, esso esegue infine il modello sulla base di operatori il cui caricamento verrà definito dallo sviluppatore. Due i vantaggi:

  1. l'API C++ è cross-platform e può essere utilizzata in modo simile anche su iOS.
  2. Richiamare tutti gli operatori disponibili comporta un carico pari ad appena 300 Kb conto gli 1.5 Mb di TensorFlow.

Tra i modelli supportati troviamo MobileNets, appositamente pensato per garantire il massimo livello di precisione possibile anche in assenza di configurazioni caratterizzate da risorse elevate, e Smart Reply, un modello conversazionale già ampiamente utilizzato in Android Wear.

Via TensorFlow Lite

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