是否可以在智能手机设备上训练深度神经网络?

时间:2019-08-05 15:16:19

标签: android neural-network tensorflow-lite nnapi

我想在android / ios智能手机上建立一个深度神经网络模型(DNN)。为此目的,有几个框架可以在测试阶段使用。但是,我想在训练和测试两个阶段分析模型。

TensorFlow Lite文档中的

明确提到在转换之前必须对模型进行训练,并且在转换为android环境之前,已冻结设备上使用的图形。 这意味着,权重无法在android设备中更改。

在转换TensorFlow 1.x模型时,这些是:

  • SavedModel目录
  • 冻结GraphDef(由freeze_graph.py生成的模型)
  • Keras HDF5型号
  • 从tf.Session中获取的模型

转换TensorFlow 2.x模型时,这些是:

  • SavedModel目录
  • tf.keras模型
  • 具体功能

我知道由于在设备上训练模型会消耗大量时间,因此并不常见,但我想将其用于特定目的的分析。

您有什么想法,我该如何在android(或ios)设备上训练DNN?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

TensorFlow Lite当前不支持在设备上进行培训。 它的前身TensorFlow Mobile支持在设备上进行培训,但该功能尚未复制。

如果要跟踪它,则有一个有效的issue