(ML) 임베디드 ML 프레임워크 Tensor flow Lite,PyTorch Mobile
딥러닝 프로그램 개발과정은 수집된 데이터로부터 학습을 통해 신경망 모델을 만드는 과정과 이를 기반으로 실제 데이터를 입력하여 추론하는 과정으로 나뉜다. 학습을 통해 신경망 모델을 만드는 것은 방대한 양의 데이터를 반복된 계산 과정을 반복하기 때문에 빠른 프로세싱 파워와 큰 메모리를 요구한다 실제 데이터를 이용한 동작 환경에서는 적은 정도의 연산량과 메모리를 요구한다. 연산 중점 보다는 실행에 효율적인 프레임 워크를 사용하는 추세로 변하고 있다. 1. Tensor flow Lite TensorFlow Lite용 모델로 변환하며, 이 모델을 디바이스에 내장된 TensorFlow Lite 인터프리터가 해석하여 추론을 수행 TensorFlow Lite 변환기는 모델의 크기와 성능 최적화 기능도 포함 저사양 기..
2023.07.19