【源码】基于TensorFlow的边缘设备水果成本预测系统

项目简介

本项目借助TensorFlow框架，融合边缘计算技术打造水果成本预测系统。用户能在边缘设备（如手机或PC浏览器）输入水果数量，系统会通过训练好的深度学习模型自动推理并输出总成本。

项目的主要特性和功能

1. 模型训练与推理：运用TensorFlow Keras框架训练深度学习模型，支持在边缘设备上利用TensorFlow.js和TensorFlow Lite进行模型推理。
2. 模型压缩：采用量化等技术压缩训练好的模型，减少模型大小并尽量维持推理精度。
3. 模型转换：可将训练好的模型转换为TensorFlow.js和TensorFlow Lite格式，便于在浏览器和移动设备上运行。
4. 边缘设备推理：提供Chrome浏览器、Android和iOS设备上的推理示例。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python和TensorFlow框架，以及TensorFlow.js和TensorFlow Lite的转换工具。
2. 模型训练：利用提供的训练数据训练模型，将训练好的模型保存为.h5格式。
3. 模型转换：把.h5格式的模型转换为TensorFlow.js和TensorFlow Lite格式。
4. 部署与使用：将转换后的模型部署到对应边缘设备，在浏览器或移动设备运行推理代码，输入水果数量获取预测的总成本。

注意事项

• 确保正确安装Python环境和TensorFlow框架。
• 按需调整模型的结构和参数。
• 使用不同格式模型时，留意对应的部署环境和工具要求。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】