Care sunt condițiile preliminare pentru utilizarea TensorFlow Lite cu iOS și cum puteți obține fișierele de model și etichete necesare?
Pentru a utiliza TensorFlow Lite cu iOS, există anumite cerințe preliminare care trebuie îndeplinite. Acestea includ deținerea unui dispozitiv iOS compatibil, instalarea instrumentelor de dezvoltare software necesare, obținerea fișierelor de model și etichete și integrarea acestora în proiectul dvs. iOS. În acest răspuns, voi oferi o explicație detaliată a fiecărui pas.
1. Dispozitiv iOS compatibil:
TensorFlow Lite acceptă dispozitive iOS care rulează iOS 9.0 sau o versiune ulterioară. Aceasta include dispozitivele iPhone, iPad și iPod touch. Asigurați-vă că dispozitivul dvs. îndeplinește această cerință înainte de a continua.
2. Instrumente de dezvoltare software:
Pentru a dezvolta aplicații iOS folosind TensorFlow Lite, trebuie să aveți Xcode instalat pe Mac. Xcode este mediul de dezvoltare integrat (IDE) oferit de Apple pentru dezvoltarea aplicației iOS. Puteți descărca Xcode din Mac App Store sau de pe site-ul Apple Developer. Asigurați-vă că aveți cea mai recentă versiune de Xcode instalată pentru a asigura compatibilitatea cu TensorFlow Lite.
3. Obținerea fișierelor de model și etichete:
TensorFlow Lite folosește un fișier model (de obicei cu o extensie .tflite) și un fișier de etichete corespunzător (de obicei un fișier text simplu) pentru inferență. Aceste fișiere conțin modelul antrenat și, respectiv, etichetele pentru sarcinile de clasificare. Există mai multe moduri de a obține aceste fișiere:
A. Antrenați-vă propriul model: dacă aveți un anumit caz de utilizare sau un set de date, vă puteți antrena propriul model TensorFlow folosind biblioteca TensorFlow. Odată antrenat, puteți converti modelul în formatul TensorFlow Lite folosind TensorFlow Lite Converter. Acest convertor este un instrument oferit de TensorFlow care vă permite să convertiți modelele TensorFlow în formatul TensorFlow Lite.
b. Utilizați un model pre-antrenat: TensorFlow oferă un depozit numit TensorFlow Hub, care găzduiește o gamă largă de modele pre-antrenate. Puteți să răsfoiți modelele disponibile și să îl alegeți pe cel care se potrivește nevoilor dumneavoastră. Odată ce selectați un model, puteți descărca versiunea TensorFlow Lite a modelului din TensorFlow Hub. În plus, puteți găsi fișierul de etichete asociat modelului, care conține etichetele de clasă pentru sarcinile de clasificare.
4. Integrarea fișierelor de model și etichete:
După obținerea fișierelor de model și etichete, trebuie să le integrați în proiectul iOS. Urmați acești pași:
A. Creați un nou proiect Xcode sau deschideți unul existent.
b. Trageți și plasați fișierele de model și etichete în proiectul dvs. Xcode. Asigurați-vă că selectați apartenența țintă adecvată pentru aceste fișiere.
c. În proiectul dvs. Xcode, localizați setările Build Phases ale țintei. Extindeți faza „Copy Bundle Resources” și asigurați-vă că fișierele de model și etichete sunt listate acolo. Dacă nu, faceți clic pe butonul „+” și adăugați-le manual.
d. În codul sursă, importați cadrul TensorFlow Lite adăugând următoarea linie în partea de sus a fișierului Swift sau Objective-C:
import TensorFlowLite
e. Încărcați fișierele de model și etichete în codul dvs. folosind API-urile TensorFlow Lite corespunzătoare. Puteți consulta documentația și exemplele TensorFlow Lite pentru instrucțiuni detaliate despre cum să încărcați și să utilizați modelul pentru inferență.
f. Creați și rulați aplicația dvs. iOS pe un dispozitiv sau un simulator compatibil pentru a testa integrarea TensorFlow Lite.
Urmând acești pași, puteți utiliza TensorFlow Lite cu iOS prin îndeplinirea cerințelor prealabile, obținerea fișierelor de model și etichete și integrându-le în proiectul dvs. iOS. Acest lucru vă va permite să efectuați inferențe folosind TensorFlow Lite pe dispozitivul dvs. iOS.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow:
- În exemplul keras.layer.Dense(128, activation=tf.nn.relu), este posibil să supraadaptăm modelul dacă folosim numărul 784 (28*28)?
- Cât de important este TensorFlow pentru învățarea automată și inteligența artificială și care sunt alte framework-uri importante?
- Ce este subadaptarea?
- Cum se determină numărul de imagini utilizate pentru antrenarea unui model de viziune AI?
- Când antrenați un model de viziune AI, este necesar să folosiți un set diferit de imagini pentru fiecare epocă de antrenament?
- Care este numărul maxim de pași pe care un RNN îi poate memora evitând problema gradientului de dispariție și pașii maximi pe care LSTM îi poate memora?
- Este o rețea neuronală cu propagare inversă similară cu o rețea neuronală recurentă?
- Cum se poate folosi un strat de încorporare pentru a atribui automat axele adecvate pentru o diagramă de reprezentare a cuvintelor ca vectori?
- Care este scopul poolingului maxim într-un CNN?
- Cum se aplică procesul de extracție a caracteristicilor într-o rețea neuronală convoluțională (CNN) recunoașterii imaginilor?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals