Какви са предпоставките за използване на TensorFlow Lite с iOS и как можете да получите необходимия модел и файлове с етикети?
За да използвате TensorFlow Lite с iOS, има определени предварителни условия, които трябва да бъдат изпълнени. Те включват наличие на съвместимо iOS устройство, инсталиране на необходимите инструменти за разработка на софтуер, получаване на модела и файловете с етикети и интегрирането им във вашия iOS проект. В този отговор ще дам подробно обяснение на всяка стъпка.
1. Съвместимо iOS устройство:
TensorFlow Lite поддържа iOS устройства с iOS 9.0 или по-нова версия. Това включва устройства iPhone, iPad и iPod touch. Уверете се, че вашето устройство отговаря на това изискване, преди да продължите.
2. Инструменти за разработка на софтуер:
За да разработите iOS приложения с помощта на TensorFlow Lite, трябва да имате инсталиран Xcode на вашия Mac. Xcode е интегрирана среда за разработка (IDE), предоставена от Apple за разработка на приложения за iOS. Можете да изтеглите Xcode от Mac App Store или уебсайта на Apple Developer. Уверете се, че имате инсталирана най-новата версия на Xcode, за да осигурите съвместимост с TensorFlow Lite.
3. Получаване на файловете с модел и етикети:
TensorFlow Lite използва файл с модел (обикновено с разширение .tflite) и съответен файл с етикети (обикновено обикновен текстов файл) за извод. Тези файлове съдържат съответно обучения модел и етикетите за задачи за класификация. Има няколко начина за получаване на тези файлове:
а. Обучете свой собствен модел: Ако имате конкретен случай на употреба или набор от данни, можете да обучите свой собствен модел TensorFlow с помощта на библиотеката TensorFlow. Веднъж обучени, можете да конвертирате модела във формат TensorFlow Lite с помощта на TensorFlow Lite конвертор. Този конвертор е инструмент, предоставен от TensorFlow, който ви позволява да конвертирате модели на TensorFlow във формат TensorFlow Lite.
b. Използвайте предварително обучен модел: TensorFlow предоставя хранилище, наречено TensorFlow Hub, което хоства широк набор от предварително обучени модели. Можете да разгледате наличните модели и да изберете този, който отговаря на вашите нужди. След като изберете модел, можете да изтеглите версията TensorFlow Lite на модела от TensorFlow Hub. Освен това можете да намерите файла с етикети, свързан с модела, който съдържа етикетите на класа за задачи за класификация.
4. Интегриране на файловете с модел и етикети:
След като получите модела и файловете с етикети, трябва да ги интегрирате във вашия iOS проект. Следвай тези стъпки:
а. Създайте нов Xcode проект или отворете съществуващ.
b. Плъзнете и пуснете модела и файловете с етикети във вашия Xcode проект. Уверете се, че сте избрали подходящото целево членство за тези файлове.
° С. Във вашия Xcode проект намерете настройките на фазите на изграждане на целта. Разширете фазата „Копиране на ресурси за пакет“ и се уверете, че файловете с модел и етикети са изброени там. Ако не, щракнете върху бутона "+" и ги добавете ръчно.
д. Във вашия изходен код импортирайте рамката TensorFlow Lite, като добавите следния ред в горната част на вашия Swift или Objective-C файл:
import TensorFlowLite
д. Заредете файловете с модели и етикети във вашия код, като използвате подходящите API на TensorFlow Lite. Можете да се обърнете към документацията и примерите на TensorFlow Lite за подробни инструкции как да заредите и използвате модела за извод.
f. Създайте и стартирайте вашето iOS приложение на съвместимо устройство или симулатор, за да тествате интеграцията на TensorFlow Lite.
Като следвате тези стъпки, можете да използвате TensorFlow Lite с iOS, като изпълните предварителните условия, получите модела и файловете с етикети и ги интегрирате във вашия iOS проект. Това ще ви позволи да извършвате изводи с помощта на TensorFlow Lite на вашето iOS устройство.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- В примера keras.layer.Dense(128, activation=tf.nn.relu) възможно ли е да пренапаснем модела, ако използваме числото 784 (28*28)?
- Колко важен е TensorFlow за машинното обучение и изкуствения интелект и кои са другите основни рамки?
- Какво е недостатъчно приспособяване?
- Как да определите броя на изображенията, използвани за обучение на AI модел на зрение?
- Когато тренирате модел на зрение с ИИ, необходимо ли е да използвате различен набор от изображения за всяка епоха на обучение?
- Какъв е максималният брой стъпки, които RNN може да запомни, избягвайки проблема с изчезващия градиент и максималните стъпки, които LSTM може да запомни?
- Подобна ли е невронната мрежа с обратно разпространение на повтаряща се невронна мрежа?
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals