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Télécharger TensorFlow TFLite Debugger sur PC


  • Catégorie: Developer Tools
  • Version actuelle: 1.1
  • Dernière mise à jour: 2023-09-04
  • Taille du fichier: 9.16 MB
  • Développeur: Anh Nguyen
  • Compatibility: Requis Windows 11, Windows 10, Windows 8 et Windows 7

Télécharger l'APK compatible pour PC


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TensorFlow TFLite Debugger pour PC: Comment télécharger et installer sur un PC Windows

     


Bonne nouvelle! Une application Windows comme TensorFlow TFLite Debugger est disponible! Télécharger ci-dessous:

SN App Télécharger Rating Développeur
1. TestWebTool TestWebTool Télécharger /5
0 Commentaires
Nguyen Dinh Manh
2. #Cupcake #Cupcake Télécharger /5
0 Commentaires
Danh Huynh
Sinon, suivez les instructions ci-dessous pour utiliser TensorFlow TFLite Debugger sur PC:

En 4 étapes, je vais vous montrer comment télécharger et installer TensorFlow TFLite Debugger sur votre ordinateur :


1: Téléchargez un logiciel d'émulation

Un émulateur imite/émule un appareil Android sur votre PC Windows, ce qui facilite l'installation d'applications Android sur votre ordinateur. Pour commencer, vous pouvez choisir l'un des émulateurs populaires ci-dessous:

  1. Nox App
  2. Bluestacks
Windowsapp.fr recommande Bluestacks - un émulateur très populaire avec des tutoriels d'aide en ligne


2 : Installez le logiciel de l'émulateur sur votre ordinateur

Si Bluestacks.exe ou Nox.exe a été téléchargé avec succès, accédez au dossier "Téléchargements" sur votre ordinateur ou n'importe où l'ordinateur stocke les fichiers téléchargés.

  1. Une fois trouvé, cliquez dessus. Le processus d'installation va commencer.
  2. Acceptez les conditions d'utilisation/le contrat de licence et suivez les instructions à l'écran.


3: Installez TensorFlow TFLite Debugger sur PC à l'aide de l'application Emulator

Lorsque l'émulateur est installé, ouvrez l'application et saisissez TensorFlow TFLite Debugger dans la barre de recherche ; puis appuyez sur rechercher. Vous verrez facilement l'application que vous venez de rechercher. Clique dessus. Il affichera TensorFlow TFLite Debugger dans votre logiciel émulateur. Appuyez sur le bouton "installer" et l'application commencera à s'installer.


TensorFlow TFLite Debugger Sur iTunes


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TensorFlow TFLite Debugger Logiciel Aperçu

The TFLite Debugger app is an essential tool for iOS developers and machine learning enthusiasts who want to streamline their TensorFlow Lite model debugging and testing processes on iOS devices.  This powerful and intuitive app empowers you to effortlessly evaluate, validate, and optimize TensorFlow Lite models, ensuring their seamless integration into your iOS applications.  Model Testing: Debugging TensorFlow Lite models becomes effortless with the app's interactive testing capabilities.  Performance Analysis: Assess the performance of your TensorFlow Lite models using detailed metrics provided by the app.  Model Evaluation: With the TensorFlow Lite Debug and Test App, you can easily load and evaluate your TensorFlow Lite models directly on your iOS device.  Measure parameters like inference time, disk and memory usage to optimize your models and ensure optimal performance on iOS devices.  Seamlessly import models from local storage or the Files app, simplifying integration and allowing you to identify and resolve issues effectively.  User-Friendly Interface: The app provides an intuitive and user-friendly interface, making it easy for both beginners and experienced developers to navigate and utilize its powerful features.  This allows you to quickly assess the performance of your models in a real-world environment.  Offline Capability: Enjoy the convenience of using the app even in offline environments.  No constant internet connection is required, ensuring uninterrupted development and testing.  Whether you're a professional iOS developer working on machine learning projects or a hobbyist exploring the possibilities of TensorFlow Lite, the TFLite Debugger App is an indispensable companion.  Streamline your debugging and testing process, enhance model performance, and deliver cutting-edge machine learning experiences on iOS devices. 

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