Интеграция TFLite во Flutter: внедряем модели машинного обучения в мобильное приложение

Привет! Меня зовут Никита Грибков, я Flutter-разработчик в AGIMA. В этой статье расскажу про фреймворк TensorFlow Lite, который позволяет интегрировать в мобильное приложение модели машинного обучения. Это полезная штука, если нужно реализовать фичи, связанные с распознаванием речи или с классификацией изображений. Покажу, как обучать модели и как затем с ними работать.

https://habr.com/ru/companies/agima/articles/852500/

#tflite #flutter #python #tensorflow_lite

Работа с кодом на C++ в Swift

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Мясников, я CTO проекта «Виртуальный ассистент» в МТС Диджитал. Встраивание кода С++ в приложения для iOS — достаточно трудная задача. Еще сложнее собрать SDK для дальнейшей поставки в сторонние приложения, используя логику на С++ совместно со Swift. В этой статье я расскажу, как мы создавали такой SDK так, чтобы он встраивался в любое приложение без танцев с целевой архитектурой процессора. Встраивание C++ в Swift позволяет использовать один код на разных платформах и ускорить некоторые задачи, где Swift не хватает быстродействия. У нас есть библиотека на C++ для работы с ML на Tensorflow Lite. И эту библиотеку мы хотели встроить на Android, iOS, Linux под различные платформы и архитектуры процессора без переписывания логики оттуда на Kotlin, Swift или что-нибудь еще. В этой статье я расскажу, как мы заставили код на C++ работать в iOS и какие тут есть тонкости и ограничения. Я ориентировался на читателей, у которых может не быть экспертизы в iOS или в C++, и старался не погружаться в глубокие дебри. Этот материал познакомит с решениями, к которым мы пришли экспериментально, подбирая подходящие варианты под нашу задачу.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/838926/

#framework #tensorflow_lite #xcode #bazel #bazelisk #cmake #lipo #программирование #cocoapod #c++

#Deep_Learning:

#Tensorflow_Lite wird noch kleiner als #Tensorflow_Mobile - Golem.de - ...

https://www.golem.de/news/deep-learning-tensorflow-lite-wird-noch-kleiner-als-tensorflow-mobile-1711-131160.html