行動裝置上的AI:使用TensorFlow on iOS Android及樹莓派

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王眾磊
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  • 移动设备
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  • 深度学习
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  • 编程
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具体描述

  ◎ 用電腦玩AI不稀奇,在行動裝置上執行才夠力
  ◎ 最新行動端的AI架構,包括NNAPI、CoreML
  ◎ 在Android、 iOS及樹莓派上開發視覺及語音AI應用程式
  ◎ 使用TensorFlow Serving+TPU訓練及最佳化模型
  ◎ TensorFlow Mobile執行影像分類、物體偵測、時尚、聲音識別
  ◎ TensorFlow Lite+GPU的使用,還有ML Kit
 
  作為TensorFlow的開發者和使用者,作者完整地講解使用TensorFlow進行端到端開發的實例和開發技巧,同時分享如何使用開源工具進行軟體發展的工程實作和經驗。本書提供全方位的視角説明為讀者開啟不同的思路,即使作為一本軟體發展和工程開發的書籍閱讀,也會使讀者受益匪淺。
 
  全書大綱如下
  ►機器學習和TensorFlow 簡述
  ►建置開發環境
  ►以行動端為基礎的機器學習的開發方式和流程
  ►建置TensorFlow Mobile
  ►用TensorFlow Mobile 建置機器學習應用
  ► TensorFlow Lite 的架構
  ►用TensorFlow Lite 建置機器學習應用
  ►行動端的機器學習開發
  ►TensorFlow 的硬體加速
  ►機器學習應用架構
  ►以行動裝置為基礎的機器學習的未來
  
  適合讀者群:機器學習初學者、對機器學習感興趣者,或大專院校相關科系學生。
 
本書特色
 
  ◎ TensorFlow開發者之一的傾力著作,最佳工程實作 
  ◎ 全面、深入、實例多,一本掌握Google 深度學習框架
  ◎ TensorFlow行動端開發及端到端應用開發的實戰寶典
深入探索嵌入式与边缘AI的实战指南 书籍名称: 移动设备上的智能:构建与部署跨平台AI应用 目标读者: 软件工程师、移动应用开发者、嵌入式系统爱好者、数据科学家,以及任何希望将先进的机器学习模型集成到资源受限设备上的专业人士。 本书定位: 本书旨在提供一个全面且深入的框架,引导读者掌握如何在移动(iOS/Android)和边缘计算设备(如树莓派)上高效地设计、训练、优化和部署复杂的深度学习模型。我们专注于实际操作中的挑战与解决方案,确保理论知识能够转化为可运行、高性能的终端产品。 --- 第一部分:基础构建块与生态系统概览 第一章:边缘智能的崛起与挑战 本章首先界定“边缘AI”的范畴,解释为何将计算推向设备端是未来趋势,尤其是在数据隐私、实时性、网络依赖性方面的优势。随后,深入剖析在资源受限环境中部署模型的固有挑战:计算能力限制、内存约束、功耗管理以及跨硬件平台的兼容性问题。我们将对当前主流的硬件加速器(如移动GPU、NPU、专用协处理器)进行技术概述,为后续的优化打下基础。 第二章:模型准备与跨平台兼容性策略 在将模型部署到移动或嵌入式系统之前,必须对模型进行“轻量化”处理。本章详细介绍了模型压缩的多种核心技术: 量化(Quantization): 从浮点型到定点型的转换,包括后训练量化(Post-Training Quantization, PTQ)和量化感知训练(Quantization-Aware Training, QAT)的详细流程和优劣分析。 模型剪枝(Pruning): 结构化与非结构化剪枝对模型性能和稀疏化程度的影响。 知识蒸馏(Knowledge Distillation): 如何利用大型“教师”模型来指导小型“学生”模型的训练,以最小的性能损失保留大部分能力。 我们将探讨如何选择合适的框架进行初步训练(如PyTorch/TensorFlow/JAX),并确保模型结构对后续的移动端转换友好。 第三章:中间表示与模型转换流水线 为了实现真正的跨平台部署,我们需要一个通用的中间表示(Intermediate Representation, IR)。本章将聚焦于如何将训练好的模型(例如Keras或PyTorch模型)转换为优化后的IR格式。重点介绍并对比当前行业内主要的IR格式和转换工具链: ONNX (Open Neural Network Exchange): 为什么ONNX成为了连接不同训练框架与推理引擎的桥梁。如何使用官方工具进行格式验证与转换。 特定推理引擎格式: 如TensorFlow Lite的`.tflite`格式,以及专为特定硬件优化的自定义IR。 本章提供了一整套从训练到IR输出的自动化脚本示例,确保模型在不同目标平台上具有一致的行为。 --- 第二部分:移动平台深度优化与部署(iOS/Android) 第四章:iOS生态系统下的核心推理框架 本章完全聚焦于Apple生态系统。我们将深入讲解Apple提供的核心机器学习基础设施: Core ML: 深入解析Core ML的工作原理,包括其如何与Apple的Neural Engine(神经引擎)高效交互。 模型转换工具链: 使用`coremltools`将标准的训练框架模型(如PyTorch/TensorFlow)精确转换为`.mlmodel`格式的步骤。重点关注如何处理自定义层和输入输出格式的匹配。 Swift/Objective-C集成: 使用Vision框架进行图像处理和Core ML进行推理的实际代码示例。涵盖异步处理、性能监控和能耗分析的最佳实践。 第五章:Android平台的推理引擎与兼容性 本章侧重于Android系统的部署策略,考虑到Android设备硬件碎片化带来的挑战。 TensorFlow Lite (TFLite) 深度剖析: 讲解TFLite的运行时架构,如何利用其内置的解释器和操作符集。 硬件加速器集成: 如何通过TFLite的代理(Delegates)机制,自动或手动地选择并激活GPU(OpenGL/Vulkan)、DSP或NPU进行加速。我们将详细演示如何实现Android Neural Networks API (NNAPI) 集成,以及针对高通、三星等特定芯片的优化策略。 构建原生Android应用: 使用Java/Kotlin集成TFLite库,处理数据预处理(如图像到张量转换)和后处理的性能瓶颈。 第六章:移动部署的高级性能调优 本章是关于实战性能提升的关键。我们将探讨如何超越基础的量化和加速器选择,实现极致的移动端性能: 内存管理策略: 如何在有限内存下高效加载和卸载大型模型,避免OOM错误。 线程与并发: 在移动应用中安全地执行推理的并发模型设计,避免UI线程阻塞。 基准测试与性能归因: 使用平台原生工具(如Android Profiler或Xcode Instruments)来精确测量CPU、GPU和内存的使用情况,定位推理延迟的真正来源。 --- 第三部分:嵌入式系统与边缘计算实践(树莓派) 第七章:为树莓派构建高效的AI环境 树莓派作为典型的边缘计算平台,具有独特的CPU架构和有限的内存池。本章专注于为树莓派(特别是搭载ARM架构的型号)优化部署: 操作系统与编译: 选择合适的Linux发行版(如Raspberry Pi OS),并理解交叉编译(Cross-Compilation)对于优化二进制大小和速度的重要性。 针对ARM架构的优化: 深入介绍如何利用NEON指令集优化矩阵运算,并确保推理库(如OpenCV或轻量级TensorFlow构建)是针对ARMv8/v7架构进行编译的。 第八章:树莓派上的推理引擎选型与部署 本章对比了在树莓派上部署模型的主流工具,并提供实操指导: TensorFlow Lite on ARM: 讲解如何构建并运行针对树莓派优化的TFLite运行时。 OpenVINO for Raspberry Pi: 探索英特尔OpenVINO工具包在ARM设备上的应用,特别是当连接了Intel Movidius或其他兼容的加速棒时,如何实现异构计算加速。 PyTorch Mobile的替代方案: 在资源极其受限的环境下,如何使用TorchScript和更底层的C++推理引擎进行部署,以获得更精细的控制。 第九章:多模态数据流与边缘决策 在树莓派上,AI通常需要处理来自摄像头、麦克风或传感器的数据。本章关注端到端的数据流管理: 实时视频流处理管道: 使用GStreamer或Picamera API高效地将视频帧输入到模型中,避免数据拷贝的开销。 事件驱动与低功耗推理: 设计模型推理的触发机制,确保设备在非活动状态下保持极低的功耗。例如,仅在检测到运动或声音变化时才激活高功耗的深度学习推理。 模型热更新与远程管理: 探讨如何在不物理接触设备的情况下,安全地部署模型更新和应用程序补丁。 --- 附录 常见模型在不同设备上的性能对比基准测试数据。 常用工具链(如Bazel, CMake)在边缘部署中的配置指南。 故障排除:移动端和嵌入式设备上推理失败的常见原因及调试技巧。

著者信息

作者簡介
 
王眾磊
 
  TensorFlow的開發者之一,現定居美國矽谷,長期從事軟體發展工作,常在國際上發表論文並有多項國際專利。曾在Google等多家大型國際公司及初創企業工作,有豐富的中國、國際開發及管理經驗。
 
  近幾年以行動端開發、邊緣運算、雲端運算和機器學習為主,從事開發和管理工作。工作之餘喜歡和家人一起去各地旅遊、打高爾夫球、滑雪等。
 
陳海波
 
  深蘭科技DeepBlue Technology創始人,南京工業大學特聘教授,清華大學—深蘭科技機器視覺聯合研究中心管理委員會主任;上海交通大學—深蘭科技人工智慧聯合實驗室管理委員會主任、中南大學—深蘭科技人工智慧聯合研究院專家委員會委員。
 
  致力於人工智慧的基礎研究和應用開發,創建的深蘭科學院擁有人工智慧研究院、科學計算研究院、生命及AI腦科學院、自動化研究院和智慧汽車研究院。團隊擁有包括CVPR、PAKDD、IEEEISI等多項國際競賽冠軍成績,在自動駕駛和整車、機器人研發及製造、生物科技、自然語言處理(語義智慧)、資料採擷等領域都有深度佈局。

图书目录

前言

01 機器學習和TensorFlow 簡述
1.1 機器學習和TensorFlow 的歷史及發展現狀
1.2 在行動裝置上執行機器學習的應用
1.3 機器學習架構

02 建置開發環境
2.1 開發主機和裝置的選擇
2.2 在網路代理環境下開發
2.3 整合式開發環境IDE
2.4 建置工具Bazel 
2.5 載入TensorFlow 
2.6 文件

03 以行動端為基礎的機器學習的開發方式和流程
3.1 開發方式和流程簡介
3.2 使用TPU 進行訓練
3.3 裝置端進行機器學習訓練
3.4 使用TensorFlow Serving 最佳化TensorFlow 模型
3.5 TensorFlow 擴充(Extended)

04 建置TensorFlow Mobile
4.1 TensorFlow Mobile 的歷史
4.2 TensorFlow 程式結構 
4.3 建置及執行

05 用TensorFlow Mobile 建置機器學習應用
5.1 準備工作 
5.2 影像分類(Image Classification)
5.3 物體檢測(Object Detection)
5.4 時尚繪製(Stylization)
5.5 聲音識別(Speech Recognization)
 
06 TensorFlow Lite 的架構
6.1 模型格式
6.2 底層結構和設計 
6.3 工具 

07 用TensorFlow Lite 建置機器學習應用
7.1 模型設計
7.2 開發應用
7.3 TensorFlow Lite 的應用
7.4 TensorFlow Lite 使用GPU 
7.5 訓練模型 

08 行動端的機器學習開發
8.1 其他裝置的支援 
8.2 設計和最佳化模型
8.3 設計機器學習應用程式要點

09 TensorFlow 的硬體加速
9.1 神經網路介面
9.2 硬體加速 

10 機器學習應用架構
10.1 ML Kit
10.2 聯合學習(Federated Learning)
11 以行動裝置為基礎的機器學習的未來
11.1 TensorFlow 2.0 和路線圖
11.2 人工智慧的發展方向

图书序言

  • ISBN:9789865501310
  • 規格:平裝 / 336頁 / 17 x 23 x 1.7 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读

前言
 
  2018 年,我有很長一段時間在中國和美國兩地跑,同時在中國大陸工作和生活了比較長的一段時間,這是我近二十年來第一次和中國大陸的開發者一起長時間工作。在享受各種美食之外,對中國大陸的開發、產品和管理有了全新的了解和認識。
 
  說起寫書的緣由,我本來的想法只是寫一點可以作為工程師教育訓練教材的東西。2018 年初,TensorFlow 作為一個技術熱點,逐漸普及到機器學習應用程式開發的各方面,但是對於TensorFlow 在行動端的開發和應用還處於初始階段。我當時也剛剛結束一個TensorFlow 專案,想把這些經驗和想法沉澱一下。於是我就把以前寫的筆記和記錄檔重新整理,增加一些內容並修改了文字,基本形成了一個原始版本。
  
  後來,遇到博文視點的南海寶編輯,透過商談,出版社欣然同意把這些資料整理出書。我的筆記和記錄檔的內容很多和程式緊密相關,其中很多內容後來演變成了文件,我覺得這對初學者和有經驗的開發者都是一個很好的參考,至少可以提供另外一個角度,讓開發者多方面了解TensorFlow。所以,我就開始寫作,前後花費了近兩年的時間。
 
  我是一邊寫作一邊工作的,在這過程中很快就遇到了兩個很大的挑戰。
 
  第一是文字。我的筆記都是英文的,要把這些轉換成中文,我借助了Google 翻譯,雖然翻譯後的文字有很多需要修改,但至少省下了不少打字的時間。另外,就是專有術語的翻譯,由於我對中文的專業術語不熟悉,所以即使簡單的術語也要斟酌確定,這也花費了一些時間。如果讀者在文字中發現一些奇怪的說法,還請見諒,我和編輯雖然盡了最大的努力,可能還是會有很多遺漏。
 
  第二是重新認識和了解了中國大陸開發的各方面。我在美國和中國大陸的開發者也有不少接觸,我想在兩邊工作應該不會有什麼差別,可實際工作起來還是有很多不同和挑戰,感觸頗深。首先是技術層面。開放原始碼的理念和軟體在中國大陸滲透到各方面,幾乎所有網際網路公司都是從使用開放原始碼軟體開始架設自己的產品。由於Google 在開放原始碼社區的貢獻和影響力,中國大陸普遍對Google 的好感度很高,我也同享了這個榮耀。而且,很多公司和開發者也把對開放原始碼社區做出貢獻看作責任和榮耀,這是一個很好的趨勢,中國很快會發展出自己的開放原始碼生態和社區。
 
  關於開發環境和工程師文化,我想提一下兩邊對新員工教育訓練的區別。在中國大陸對新員工的教育訓練中,職業道德教育訓練和公司文化的教育訓練佔了很大一部分。而在矽谷,至少像Google、臉書這些公司,教育訓練中技術教育訓練佔了很大一部分,基本是一周的教育訓練後,員工就要進行實際的工作,而中國大陸很多公司的新員工第二周才開始技術工作。這裡我能充分感受到中美公司之間的差別。
 
  另外是開發管理方法,由於管理方法的不同,實際的工作中要做對應的改變。例如中國大陸對開發和產品的進度的管理是非常嚴格的。但是,這種嚴格大都表現在層級的匯報關係上,而非對技術細節的掌控和指導上。Google 的工程師會經常以程式的提交作為一個專案開始和結束的標示,這在中國大陸公司很少見到。
 
  我希望把這些經驗、想法和體會能或多或少表現在這本書裡。舉例來說,使用Markdown 寫文件,能使寫文件變成一件不是很煩瑣的事,可以讓作者更專注於內容的寫作,而非花費太多時間在操作編輯器上。本書就是全部用Markdown 寫作完成,再轉換成Word 文件的。舉例來說,使用Bazel 編譯,需要對程式的依賴有清晰的定義。可能很多工程師不會特別在意這點,但是透過它,工程師可以非常清楚地了解程式重用和參考的狀況,避免隨意的程式重用,並加強程式的品質。我希望透過這些在書中給讀者傳達一些不同的開發經驗。
 
  總之,我會把這本書作為這一年工作和生活的紀念。看到書中的各個章節,我就可以聯想起寫書時發生的許多事。但是,真的由於時間和我自己的能力非常有限,書中一定會有很多錯誤和瑕疵,還望讀者能寬容和諒解。
 
  最後,要感謝我的家人能支援和陪伴我度過2018 年,我和我的母親一起度過了2018 年春節,是近20 年來在中國大陸度過的第一個春節。還要感謝我的妻子,她非常支援我,並幫助我寫完這本書。還有我的兩個女兒,總是能給我帶來無盡的快樂,還要感謝深蘭科技的創始人陳海波先生和首席戰略官王博士,兩位幫助我完成這本書,並提出了很多意見。
 
  另外,感謝博文視點給我這個機會出版這本書,希望透過這本書能結識更多的開發者。還要感謝南海寶編輯在本撰寫作和出版過程中給予的指導和鼓勵。

用户评价

评分

這本書光看書名就覺得「哇,好硬核!」對於我們這些在第一線開發、常常需要趕火車或咖啡廳改Bug的工程師來說,能把這麼前沿的AI技術,尤其是TensorFlow這種大傢伙,塞進資源有限的行動裝置和樹莓派裡頭,這簡直是挑戰地表最強韌性啊。我記得以前要在手機上跑個簡單的模型都要被效能折磨到懷疑人生,各種優化、量化搞得焦頭爛額。這本書如果能提供一套扎實、可行的路線圖,從iOS的Core ML轉移,到Android的TensorFlow Lite部署策略,甚至連邊緣運算的小鋼炮樹莓派都能兼顧,那絕對是省下我們團隊幾百個工時的救命仙丹。我特別期待看到作者如何處理跨平台時的資料格式轉換與模型壓縮技巧,畢竟打包上架前的那幾MB的差異,在App Store和Google Play的下載體驗上,那可是天壤之別。總之,光是這份企圖心和廣度,就值得我把這本書搬回辦公室,放在手邊隨時翻閱,希望它不只停留在理論介紹,而是真正能提供實作上能直接複製貼上的Code Snippet。

评分

這本書的書名聽起來就像是直接解決了業界痛點的「武功秘笈」。我身邊不少同事都試圖在iOS上用Swift或Android上用Kotlin寫出客製化的機器學習模型介面,但當涉及到需要跑複雜的卷積神經網路或Transformer架構時,性能瓶頸很快就出現了,這時就得回頭尋求TensorFlow這個成熟的生態系。但TensorFlow的包袱也重,如何輕量化並確保在不同作業系統版本間的穩定性,是個巨大的挑戰。我非常期待看到作者是如何梳理出這條從研究到量產的「生產線」。如果書中能提供不同版本TensorFlow、TFLite之間的兼容性注意事項,以及在遇到疑難雜症時的除錯思路,那這本書就已經超越了一般的教學手冊,晉升為「故障排除指南」。希望它能坦誠地揭露在實際部署中遇到的那些「坑」,這樣讀者在踩坑之前就能預先做好準備,這樣才是真正負責任的技術書籍。

评分

從另一個角度來看,這本書的選題非常「有感」且「接地氣」。台灣的硬體製造業和物聯網(IoT)產業鏈非常發達,我們常常在跟硬體廠溝通,需要將複雜的AI演算法部署到實際的邊緣設備上,而不是停留在雲端API調用。這本書正好填補了中間這一塊的知識鴻溝。我關注的點在於,它是否有深入探討在TensorFlow Lite或類似框架中,如何有效地管理記憶體和功耗。在行動裝置上,跑一個模型如果導致手機發燙、掉電快,那這個應用就算功能再強大,最終還是會被用戶卸載。因此,我期待書中能有關於電池壽命、熱管理與AI模型運算之間權衡的討論,這才是真正的產品級開發智慧。如果書中能提供一些針對特定硬體架構的效能調校祕訣,那就太棒了,這比單純的API教學要有深度多了。

评分

說真的,現在市面上的AI書籍多如牛毛,但大部分不是停留在Python Notebook的玩具等級,要不就是只談理論,一到實際嵌入式系統部署就打住,讓人讀完還是得自己土法煉鋼。我對這本的期待點在於它的「實戰感」。畢竟行動裝置的開發生態系變動之快,今天的最佳實踐可能下個月就被新的API或新的硬體加速給取代了。我希望這本書能深入探討在iOS和Android原生環境下,如何最大化利用手機內建的NPU或GPU資源。特別是TensorFlow的圖結構優化,在移動端上跑起來跟在伺服器上完全是兩回事。如果作者能分享一些在資源受限的環境下,如何進行模型剪枝(Pruning)或權重量化(Quantization)的實際案例和效能對比數據,那這本書的價值就能立刻從「技術參考」升級到「效率工具箱」。台灣的市場對效能和用戶體驗的要求極高,任何一點延遲都會被用戶投訴,所以,如何把模型跑得又快又穩,是我們最關心的核心問題。

评分

讀完書名,我腦中第一個閃過的念頭是:「這是要讓AI工程師都變身成嵌入式工程師的節奏嗎?」現在的開發趨勢明顯往邊緣運算(Edge Computing)移動,資料隱私、即時響應的需求讓本地端運算變得不可或缺。這本書如果能成功地將TensorFlow這個重量級框架「瘦身」並「嫁接」到資源極度受限的裝置上,那簡直是開創了新的可能性。我尤其好奇作者如何處理樹莓派這種平台,畢竟它的作業系統環境、硬體架構(ARM)跟手機的ARM又不完全一樣,編譯和依賴庫的處理肯定有一番學問。如果它能提供一套清晰的開發流程,例如從模型訓練、轉換、到最終的跨平台建置流程,而不是零散的片段說明,那對我們這種需要快速驗證新創意的團隊來說,會是極大的助益。畢竟,時間就是金錢,誰想花大把時間在環境設定上啊。

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