借助 bnns graph builder api,开发者现在可以使用熟悉的 swift 语言来编写操作图,从而生成预处理和后处理例程以及小型机器学习模型。bnns 可在执行前先编译图形,并支持那些具有实时性和延迟敏感性的应用场景,例如音频处理。在本次讲座中,我们将重温去年的比特失真器示例,通过移除对单独 python 文件的依赖性来简化 swift 组件,并转而完全用 swift 实现音频效果。此外,bnns graph builder api 还适用于在将图像数据传递到机器学习模型之前对数据进行预处理。本次讲座还将演示如何裁剪一张带有 alpha 通道的图像中的透明像素。
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