Kokios yra būtinos sąlygos norint naudoti „TensorFlow Lite“ su „iOS“ ir kaip gauti reikiamus modelio ir etikečių failus?
Norint naudoti TensorFlow Lite su iOS, reikia įvykdyti tam tikras būtinas sąlygas. Tai apima suderinamo iOS įrenginio turėjimą, reikalingų programinės įrangos kūrimo įrankių įdiegimą, modelio ir etikečių failų gavimą ir integravimą į savo iOS projektą. Šiame atsakyme pateiksiu išsamų kiekvieno žingsnio paaiškinimą.
1. Suderinamas iOS įrenginys:
TensorFlow Lite palaiko iOS įrenginius, kuriuose veikia iOS 9.0 arba naujesnė versija. Tai apima iPhone, iPad ir iPod touch įrenginius. Prieš tęsdami įsitikinkite, kad jūsų įrenginys atitinka šį reikalavimą.
2. Programinės įrangos kūrimo įrankiai:
Jei norite kurti „iOS“ programas naudodami „TensorFlow Lite“, „Mac“ kompiuteryje turite įdiegti „Xcode“. Xcode yra integruota kūrimo aplinka (IDE), kurią Apple teikia iOS programoms kurti. „Xcode“ galite atsisiųsti iš „Mac App Store“ arba „Apple Developer“ svetainės. Įsitikinkite, kad įdiegėte naujausią Xcode versiją, kad užtikrintumėte suderinamumą su TensorFlow Lite.
3. Modelio ir etikečių failų gavimas:
„TensorFlow Lite“ išvadoms daryti naudoja modelio failą (paprastai su plėtiniu .tflite) ir atitinkamą etikečių failą (dažniausiai paprasto teksto failą). Šiuose failuose yra atitinkamai išmokytas modelis ir klasifikavimo užduočių etiketės. Yra keli būdai gauti šiuos failus:
a. Išmokykite savo modelį: jei turite konkretų naudojimo atvejį arba duomenų rinkinį, galite išmokyti savo TensorFlow modelį naudodami TensorFlow biblioteką. Išmokę modelį galite konvertuoti į TensorFlow Lite formatą naudodami TensorFlow Lite Converter. Šis konverteris yra TensorFlow teikiamas įrankis, leidžiantis konvertuoti TensorFlow modelius į TensorFlow Lite formatą.
b. Naudokite iš anksto paruoštą modelį: TensorFlow pateikia saugyklą, vadinamą TensorFlow Hub, kurioje yra daug iš anksto paruoštų modelių. Galite naršyti po turimus modelius ir pasirinkti tą, kuris atitinka jūsų poreikius. Pasirinkę modelį, iš TensorFlow Hub galite atsisiųsti modelio TensorFlow Lite versiją. Be to, galite rasti su modeliu susietą etikečių failą, kuriame yra klasifikavimo užduočių klasių etiketės.
4. Modelio ir etikečių failų integravimas:
Gavę modelio ir etikečių failus, turite juos integruoti į savo iOS projektą. Atlikite šiuos veiksmus:
a. Sukurkite naują Xcode projektą arba atidarykite esamą.
b. Nuvilkite modelio ir etikečių failus į savo Xcode projektą. Būtinai pasirinkite atitinkamą šių failų tikslinę narystę.
c. Savo Xcode projekte suraskite taikinio kūrimo etapų nustatymus. Išplėskite etapą „Kopijuoti paketo išteklius“ ir įsitikinkite, kad ten yra modelio ir etikečių failai. Jei ne, spustelėkite mygtuką „+“ ir pridėkite juos rankiniu būdu.
d. Savo šaltinio kode importuokite „TensorFlow Lite“ sistemą, pridėdami šią eilutę „Swift“ arba „Objective-C“ failo viršuje:
import TensorFlowLite
e. Įkelkite modelio ir etikečių failus į savo kodą naudodami atitinkamas TensorFlow Lite API. Išsamias instrukcijas, kaip įkelti ir naudoti modelį išvadoms, rasite TensorFlow Lite dokumentacijoje ir pavyzdžiuose.
f. Sukurkite ir paleiskite „iOS“ programą suderinamame įrenginyje arba simuliatoriuje, kad išbandytumėte „TensorFlow Lite“ integraciją.
Atlikdami šiuos veiksmus, galite naudoti „TensorFlow Lite“ su „iOS“, įvykdę būtinas sąlygas, gaudami modelio ir etikečių failus ir integruodami juos į „iOS“ projektą. Tai leis jums padaryti išvadas naudodami „TensorFlow Lite“ savo „iOS“ įrenginyje.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Ar pavyzdyje keras.layer.Dense(128, activation=tf.nn.relu) įmanoma, kad modelį pritaikysime per daug, jei naudosime skaičių 784 (28*28)?
- Kiek svarbus „TensorFlow“ mašininiam mokymuisi ir dirbtiniam intelektui, ir kokios yra kitos svarbios sistemos?
- Kas yra nepakankamas pritaikymas?
- Kaip nustatyti vaizdų, naudojamų mokant AI regėjimo modelį, skaičių?
- Ar mokant AI regėjimo modelį būtina naudoti skirtingą vaizdų rinkinį kiekvienai mokymo epochai?
- Koks yra maksimalus žingsnių skaičius, kurį RNN gali įsiminti, kad išvengtų nykstančios gradiento problemos, ir maksimalus žingsnių skaičius, kurį LSTM gali įsiminti?
- Ar atgalinis neuroninis tinklas panašus į pasikartojantį neuroninį tinklą?
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals