如何用 TensorFlow 打造 Not Hotdog 的移動應用

原文： https://hackernoon.com/how-hbos-silicon-valley-built-not-hotdog-with-mobile-tensorflow-keras-react-native-ef03260747f3

Not Hotdog 官網： Not Hotdog

為了提高移動設備上的執行效率，並減小 model 以及安裝包的尺寸，作者做的優化主要包括：

1. Rounding the weights of our network helped compressed the network to ~25% of its size.n
2. Optimize the TensorFlow lib by compiling it for production with -Osn
3. Removing unnecessary ops from the TensorFlow lib

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我自己也基於 TensorFlow 的 Android Example 做了一個 YOLOv2 的移植（ madeye/yolo-android ），過程意想不到的順利。經過 Quantization 後的安裝包大小差不多 20MB，識別速度可以達到 2 FPS 左右 （ Google Pixel ）。

感覺可以嘗試的事情還有很多，獨立開發者們不妨在自己的應用里試試基於 Deep Learning 技術。

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