Apakah prasyarat untuk menggunakan TensorFlow Lite dengan iOS, dan bagaimana anda boleh mendapatkan model dan fail label yang diperlukan?
Untuk menggunakan TensorFlow Lite dengan iOS, terdapat prasyarat tertentu yang perlu dipenuhi. Ini termasuk mempunyai peranti iOS yang serasi, memasang alat pembangunan perisian yang diperlukan, mendapatkan model dan fail label, dan menyepadukannya ke dalam projek iOS anda. Dalam jawapan ini, saya akan memberikan penjelasan terperinci tentang setiap langkah.
1. Peranti iOS yang Serasi:
TensorFlow Lite menyokong peranti iOS yang menjalankan iOS 9.0 atau lebih baru. Ini termasuk peranti iPhone, iPad dan iPod touch. Pastikan peranti anda memenuhi keperluan ini sebelum meneruskan.
2. Alat Pembangunan Perisian:
Untuk membangunkan aplikasi iOS menggunakan TensorFlow Lite, anda perlu memasang Xcode pada Mac anda. Xcode ialah persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) yang disediakan oleh Apple untuk pembangunan aplikasi iOS. Anda boleh memuat turun Xcode daripada Mac App Store atau tapak web Apple Developer. Pastikan anda memasang versi terkini Xcode untuk memastikan keserasian dengan TensorFlow Lite.
3. Mendapatkan Fail Model dan Label:
TensorFlow Lite menggunakan fail model (biasanya dengan sambungan .tflite) dan fail label yang sepadan (biasanya fail teks biasa) untuk inferens. Fail ini mengandungi model terlatih dan label untuk tugas pengelasan, masing-masing. Terdapat beberapa cara untuk mendapatkan fail ini:
a. Latih model anda sendiri: Jika anda mempunyai kes penggunaan atau set data tertentu, anda boleh melatih model TensorFlow anda sendiri menggunakan perpustakaan TensorFlow. Setelah dilatih, anda boleh menukar model kepada format TensorFlow Lite menggunakan TensorFlow Lite Converter. Penukar ini ialah alat yang disediakan oleh TensorFlow yang membolehkan anda menukar model TensorFlow kepada format TensorFlow Lite.
b. Gunakan model pra-latihan: TensorFlow menyediakan repositori yang dipanggil TensorFlow Hub, yang menganjurkan pelbagai model pra-latihan. Anda boleh menyemak imbas model yang tersedia dan memilih model yang sesuai dengan keperluan anda. Sebaik sahaja anda memilih model, anda boleh memuat turun versi TensorFlow Lite model daripada TensorFlow Hub. Selain itu, anda boleh mencari fail label yang dikaitkan dengan model, yang mengandungi label kelas untuk tugas pengelasan.
4. Mengintegrasikan Fail Model dan Label:
Selepas mendapatkan model dan fail label, anda perlu menyepadukannya ke dalam projek iOS anda. Ikut langkah-langkah ini:
a. Buat projek Xcode baharu atau buka projek sedia ada.
b. Seret dan lepaskan model dan labelkan fail ke dalam projek Xcode anda. Pastikan anda memilih keahlian sasaran yang sesuai untuk fail ini.
c. Dalam projek Xcode anda, cari tetapan Fasa Binaan sasaran. Kembangkan fasa "Salin Sumber Bundle" dan pastikan fail model dan label disenaraikan di sana. Jika tidak, klik butang "+" dan tambahkannya secara manual.
d. Dalam kod sumber anda, import rangka kerja TensorFlow Lite dengan menambahkan baris berikut di bahagian atas fail Swift atau Objective-C anda:
import TensorFlowLite
e. Muatkan fail model dan label dalam kod anda menggunakan API TensorFlow Lite yang sesuai. Anda boleh merujuk kepada dokumentasi TensorFlow Lite dan contoh untuk arahan terperinci tentang cara memuatkan dan menggunakan model untuk inferens.
f. Bina dan jalankan aplikasi iOS anda pada peranti atau simulator yang serasi untuk menguji integrasi TensorFlow Lite.
Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh menggunakan TensorFlow Lite dengan iOS dengan memenuhi prasyarat, mendapatkan model dan fail label dan menyepadukannya ke dalam projek iOS anda. Ini akan membolehkan anda melakukan inferens menggunakan TensorFlow Lite pada peranti iOS anda.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Asas EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Dalam contoh keras.layer.Dense(128, activation=tf.nn.relu) adakah mungkin kita melebihkan model jika kita menggunakan nombor 784 (28*28)?
- Sejauh manakah TensorFlow untuk pembelajaran mesin dan AI dan apakah rangka kerja utama yang lain?
- Apa itu underfitting?
- Bagaimana untuk menentukan bilangan imej yang digunakan untuk melatih model penglihatan AI?
- Semasa melatih model penglihatan AI, adakah perlu menggunakan set imej yang berbeza untuk setiap zaman latihan?
- Berapakah bilangan maksimum langkah yang RNN boleh hafal untuk mengelakkan masalah kecerunan yang hilang dan langkah maksimum yang boleh dihafal oleh LSTM?
- Adakah rangkaian neural perambatan balik serupa dengan rangkaian saraf berulang?
- Bagaimanakah seseorang boleh menggunakan lapisan benam untuk menetapkan paksi yang betul secara automatik untuk plot perwakilan perkataan sebagai vektor?
- Apakah tujuan pengumpulan maksimum dalam CNN?
- Bagaimanakah proses pengekstrakan ciri dalam rangkaian neural convolutional (CNN) digunakan pada pengecaman imej?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals