Ποιες είναι οι προϋποθέσεις για τη χρήση του TensorFlow Lite με iOS και πώς μπορείτε να αποκτήσετε τα απαιτούμενα αρχεία μοντέλων και ετικετών;
Για να χρησιμοποιήσετε το TensorFlow Lite με iOS, υπάρχουν ορισμένες προϋποθέσεις που πρέπει να πληρούνται. Αυτά περιλαμβάνουν την κατοχή μιας συμβατής συσκευής iOS, την εγκατάσταση των απαραίτητων εργαλείων ανάπτυξης λογισμικού, την απόκτηση αρχείων μοντέλου και ετικετών και την ενσωμάτωσή τους στο έργο σας iOS. Σε αυτήν την απάντηση, θα δώσω μια λεπτομερή εξήγηση για κάθε βήμα.
1. Συμβατή συσκευή iOS:
Το TensorFlow Lite υποστηρίζει συσκευές iOS με iOS 9.0 ή νεότερη έκδοση. Αυτό περιλαμβάνει συσκευές iPhone, iPad και iPod touch. Βεβαιωθείτε ότι η συσκευή σας πληροί αυτήν την απαίτηση πριν συνεχίσετε.
2. Εργαλεία ανάπτυξης λογισμικού:
Για να αναπτύξετε εφαρμογές iOS χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite, πρέπει να έχετε εγκατεστημένο το Xcode στο Mac σας. Το Xcode είναι το ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης (IDE) που παρέχεται από την Apple για την ανάπτυξη εφαρμογών iOS. Μπορείτε να πραγματοποιήσετε λήψη του Xcode από το Mac App Store ή τον ιστότοπο του Apple Developer. Βεβαιωθείτε ότι έχετε εγκατεστημένη την πιο πρόσφατη έκδοση του Xcode για να διασφαλίσετε τη συμβατότητα με το TensorFlow Lite.
3. Λήψη των αρχείων μοντέλου και ετικετών:
Το TensorFlow Lite χρησιμοποιεί ένα αρχείο μοντέλου (συνήθως με επέκταση .tflite) και ένα αντίστοιχο αρχείο ετικετών (συνήθως ένα αρχείο απλού κειμένου) για συμπεράσματα. Αυτά τα αρχεία περιέχουν το εκπαιδευμένο μοντέλο και τις ετικέτες για εργασίες ταξινόμησης, αντίστοιχα. Υπάρχουν διάφοροι τρόποι για να αποκτήσετε αυτά τα αρχεία:
ένα. Εκπαιδεύστε το δικό σας μοντέλο: Εάν έχετε μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης ή σύνολο δεδομένων, μπορείτε να εκπαιδεύσετε το δικό σας μοντέλο TensorFlow χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη TensorFlow. Αφού εκπαιδευτείτε, μπορείτε να μετατρέψετε το μοντέλο στη μορφή TensorFlow Lite χρησιμοποιώντας τον μετατροπέα TensorFlow Lite. Αυτός ο μετατροπέας είναι ένα εργαλείο που παρέχεται από την TensorFlow και σας επιτρέπει να μετατρέψετε μοντέλα TensorFlow στη μορφή TensorFlow Lite.
σι. Χρησιμοποιήστε ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο: Το TensorFlow παρέχει ένα αποθετήριο που ονομάζεται TensorFlow Hub, το οποίο φιλοξενεί ένα ευρύ φάσμα προεκπαιδευμένων μοντέλων. Μπορείτε να περιηγηθείτε στα διαθέσιμα μοντέλα και να επιλέξετε αυτό που ταιριάζει στις ανάγκες σας. Αφού επιλέξετε ένα μοντέλο, μπορείτε να κάνετε λήψη της έκδοσης TensorFlow Lite του μοντέλου από το TensorFlow Hub. Επιπλέον, μπορείτε να βρείτε το αρχείο ετικετών που σχετίζεται με το μοντέλο, το οποίο περιέχει τις ετικέτες κλάσεων για εργασίες ταξινόμησης.
4. Ενσωμάτωση των αρχείων μοντέλου και ετικετών:
Αφού αποκτήσετε τα αρχεία μοντέλου και ετικετών, πρέπει να τα ενσωματώσετε στο έργο σας iOS. Ακολουθήστε αυτά τα βήματα:
ένα. Δημιουργήστε ένα νέο έργο Xcode ή ανοίξτε ένα υπάρχον.
σι. Σύρετε και αποθέστε τα αρχεία μοντέλου και ετικετών στο έργο σας Xcode. Βεβαιωθείτε ότι έχετε επιλέξει την κατάλληλη συνδρομή-στόχο για αυτά τα αρχεία.
ντο. Στο έργο σας Xcode, εντοπίστε τις ρυθμίσεις Φάσεις Δόμησης του στόχου. Αναπτύξτε τη φάση "Αντιγραφή πόρων δέσμης" και βεβαιωθείτε ότι τα αρχεία μοντέλων και ετικετών παρατίθενται εκεί. Εάν όχι, κάντε κλικ στο κουμπί "+" και προσθέστε τα με μη αυτόματο τρόπο.
ρε. Στον πηγαίο κώδικα, εισαγάγετε το πλαίσιο TensorFlow Lite προσθέτοντας την ακόλουθη γραμμή στο επάνω μέρος του αρχείου Swift ή Objective-C:
import TensorFlowLite
μι. Φορτώστε τα αρχεία μοντέλου και ετικετών στον κώδικά σας χρησιμοποιώντας τα κατάλληλα API TensorFlow Lite. Μπορείτε να ανατρέξετε στην τεκμηρίωση και στα παραδείγματα του TensorFlow Lite για λεπτομερείς οδηγίες σχετικά με τον τρόπο φόρτωσης και χρήσης του μοντέλου για συμπεράσματα.
φά. Δημιουργήστε και εκτελέστε την εφαρμογή σας iOS σε μια συμβατή συσκευή ή προσομοιωτή για να δοκιμάσετε την ενσωμάτωση του TensorFlow Lite.
Ακολουθώντας αυτά τα βήματα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το TensorFlow Lite με iOS, εκπληρώνοντας τις προϋποθέσεις, αποκτώντας τα αρχεία μοντέλου και ετικετών και ενσωματώνοντάς τα στο έργο σας iOS. Αυτό θα σας επιτρέψει να κάνετε συμπεράσματα χρησιμοποιώντας το TensorFlow Lite στη συσκευή σας iOS.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Στο παράδειγμα keras.layer.Dense(128, activation=tf.nn.relu) είναι πιθανό να υπερπροσαρμόσουμε το μοντέλο αν χρησιμοποιήσουμε τον αριθμό 784 (28*28);
- Πόσο σημαντικό είναι το TensorFlow για τη μηχανική μάθηση και την Τεχνητή Νοημοσύνη και ποια είναι άλλα σημαντικά frameworks;
- Τι είναι η υποπροσαρμογή;
- Πώς να προσδιορίσετε τον αριθμό των εικόνων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου όρασης AI;
- Κατά την εκπαίδευση ενός μοντέλου όρασης AI είναι απαραίτητο να χρησιμοποιείτε διαφορετικό σύνολο εικόνων για κάθε προπονητική περίοδο;
- Ποιος είναι ο μέγιστος αριθμός βημάτων που μπορεί να απομνημονεύσει ένα RNN αποφεύγοντας το πρόβλημα της κλίσης που εξαφανίζεται και τα μέγιστα βήματα που μπορεί να απομνημονεύσει το LSTM;
- Είναι ένα νευρωνικό δίκτυο backpropagation παρόμοιο με ένα επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο;
- Πώς μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει ένα επίπεδο ενσωμάτωσης για να εκχωρήσει αυτόματα τους κατάλληλους άξονες για μια γραφική παράσταση αναπαράστασης λέξεων ως διανυσμάτων;
- Ποιος είναι ο σκοπός του max pooling σε ένα CNN;
- Πώς εφαρμόζεται η διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) στην αναγνώριση εικόνας;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals