Koji su preduvjeti za korištenje TensorFlow Lite s iOS-om i kako možete dobiti potrebne datoteke modela i oznaka?
Da biste koristili TensorFlow Lite s iOS-om, potrebno je ispuniti određene preduvjete. To uključuje posjedovanje kompatibilnog iOS uređaja, instaliranje potrebnih alata za razvoj softvera, dobivanje datoteka modela i oznaka te njihovu integraciju u vaš iOS projekt. U ovom odgovoru dat ću detaljno objašnjenje svakog koraka.
1. Kompatibilni iOS uređaj:
TensorFlow Lite podržava iOS uređaje sa sustavom iOS 9.0 ili novijim. To uključuje iPhone, iPad i iPod touch uređaje. Prije nastavka provjerite ispunjava li vaš uređaj ovaj zahtjev.
2. Alati za razvoj softvera:
Da biste razvili iOS aplikacije koristeći TensorFlow Lite, trebate imati Xcode instaliran na vašem Macu. Xcode je integrirano razvojno okruženje (IDE) koje osigurava Apple za razvoj iOS aplikacija. Xcode možete preuzeti s Mac App Storea ili web stranice Apple Developer. Provjerite imate li instaliranu najnoviju verziju Xcodea kako biste osigurali kompatibilnost s TensorFlow Lite.
3. Dobivanje datoteka modela i oznaka:
TensorFlow Lite za zaključivanje koristi datoteku modela (obično s ekstenzijom .tflite) i odgovarajuću datoteku s oznakama (obično tekstualnu datoteku). Ove datoteke sadrže uvježbani model i oznake za zadatke klasifikacije. Postoji nekoliko načina za dobivanje ovih datoteka:
a. Uvježbajte vlastiti model: ako imate određeni slučaj upotrebe ili skup podataka, možete uvježbati vlastiti TensorFlow model pomoću biblioteke TensorFlow. Nakon obuke, možete pretvoriti model u TensorFlow Lite format pomoću TensorFlow Lite Converter. Ovaj pretvarač je alat koji nudi TensorFlow koji vam omogućuje pretvaranje TensorFlow modela u format TensorFlow Lite.
b. Koristite unaprijed obučeni model: TensorFlow pruža repozitorij pod nazivom TensorFlow Hub, koji ugošćuje širok raspon unaprijed obučenih modela. Možete pregledavati dostupne modele i odabrati onaj koji odgovara vašim potrebama. Nakon što odaberete model, možete preuzeti TensorFlow Lite verziju modela s TensorFlow Huba. Osim toga, možete pronaći datoteku oznaka pridruženu modelu, koja sadrži oznake klasa za zadatke klasifikacije.
4. Integriranje datoteka modela i oznaka:
Nakon dobivanja datoteka modela i oznaka, trebate ih integrirati u svoj iOS projekt. Prati ove korake:
a. Napravite novi Xcode projekt ili otvorite postojeći.
b. Povucite i ispustite datoteke modela i oznaka u svoj Xcode projekt. Obavezno odaberite odgovarajuće ciljno članstvo za ove datoteke.
c. U svom Xcode projektu pronađite ciljne postavke Build Phases. Proširite fazu "Copy Bundle Resources" i osigurajte da su datoteke modela i oznaka tamo navedene. Ako ne, kliknite gumb "+" i dodajte ih ručno.
d. U svoj izvorni kod uvezite okvir TensorFlow Lite dodavanjem sljedećeg retka na vrh vaše Swift ili Objective-C datoteke:
import TensorFlowLite
e. Učitajte datoteke modela i oznaka u svoj kod pomoću odgovarajućih TensorFlow Lite API-ja. Možete pogledati dokumentaciju TensorFlow Lite i primjere za detaljne upute o tome kako učitati i koristiti model za zaključivanje.
f. Izradite i pokrenite svoju iOS aplikaciju na kompatibilnom uređaju ili simulatoru kako biste testirali integraciju TensorFlow Lite.
Slijedeći ove korake, možete koristiti TensorFlow Lite s iOS-om tako što ćete ispuniti preduvjete, nabaviti datoteke modela i oznaka te ih integrirati u svoj iOS projekt. To će vam omogućiti izvođenje zaključaka pomoću TensorFlow Lite na vašem iOS uređaju.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- U primjeru keras.layer.Dense(128, activation=tf.nn.relu) je li moguće da previše prilagođavamo model ako koristimo broj 784 (28*28)?
- Koliko je TensorFlow važan za strojno učenje i umjetnu inteligenciju i koji su drugi važniji frameworkovi?
- Što je nedovoljno opremljenost?
- Kako odrediti broj slika korištenih za obuku AI modela vida?
- Je li prilikom uvježbavanja AI modela vizije potrebno koristiti različite skupove slika za svaku epohu uvježbavanja?
- Koji je najveći broj koraka koje RNN može zapamtiti izbjegavajući problem nestajanja gradijenta i maksimalni broj koraka koje LSTM može zapamtiti?
- Je li neuronska mreža povratnog širenja slična rekurentnoj neuronskoj mreži?
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals