Koji su preduslovi za korištenje TensorFlow Lite-a sa iOS-om i kako možete dobiti potrebne datoteke modela i oznaka?
Da biste koristili TensorFlow Lite sa iOS-om, postoje određeni preduslovi koji se moraju ispuniti. To uključuje posjedovanje kompatibilnog iOS uređaja, instaliranje potrebnih alata za razvoj softvera, pribavljanje datoteka modela i oznaka i njihovu integraciju u vaš iOS projekt. U ovom odgovoru ću dati detaljno objašnjenje svakog koraka.
1. Kompatibilni iOS uređaj:
TensorFlow Lite podržava iOS uređaje koji koriste iOS 9.0 ili noviji. Ovo uključuje iPhone, iPad i iPod touch uređaje. Prije nego što nastavite, uvjerite se da vaš uređaj ispunjava ovaj zahtjev.
2. Alati za razvoj softvera:
Da biste razvili iOS aplikacije koristeći TensorFlow Lite, morate imati instaliran Xcode na vašem Macu. Xcode je integrirano razvojno okruženje (IDE) koje pruža Apple za razvoj iOS aplikacija. Možete preuzeti Xcode sa Mac App Store ili Apple Developer web stranice. Provjerite imate li instaliranu najnoviju verziju Xcode-a kako biste osigurali kompatibilnost s TensorFlow Lite.
3. Dobijanje datoteka modela i oznaka:
TensorFlow Lite koristi datoteku modela (obično sa ekstenzijom .tflite) i odgovarajući fajl sa oznakama (obično običan tekstualni fajl) za zaključivanje. Ove datoteke sadrže obučeni model i oznake za zadatke klasifikacije, respektivno. Postoji nekoliko načina da dobijete ove datoteke:
a. Obučite sopstveni model: Ako imate specifičan slučaj upotrebe ili skup podataka, možete trenirati sopstveni TensorFlow model koristeći TensorFlow biblioteku. Kada ste obučeni, možete konvertovati model u TensorFlow Lite format koristeći TensorFlow Lite Converter. Ovaj pretvarač je alat koji pruža TensorFlow koji vam omogućava da konvertujete TensorFlow modele u TensorFlow Lite format.
b. Koristite unaprijed obučeni model: TensorFlow obezbjeđuje spremište pod nazivom TensorFlow Hub, u kojem se nalazi širok raspon unaprijed obučenih modela. Možete pregledati dostupne modele i odabrati onaj koji odgovara vašim potrebama. Nakon što odaberete model, možete preuzeti TensorFlow Lite verziju modela sa TensorFlow Hub-a. Dodatno, možete pronaći datoteku oznaka pridruženu modelu, koja sadrži oznake klasa za zadatke klasifikacije.
4. Integracija datoteka modela i oznaka:
Nakon što dobijete datoteke modela i oznaka, morate ih integrirati u svoj iOS projekt. Slijedite ove korake:
a. Kreirajte novi Xcode projekat ili otvorite postojeći.
b. Prevucite i ispustite datoteke modela i oznaka u svoj Xcode projekat. Obavezno odaberite odgovarajuće ciljno članstvo za ove datoteke.
c. U vašem Xcode projektu, pronađite postavke Faze izgradnje cilja. Proširite fazu "Copy Bundle Resources" i uvjerite se da su datoteke modela i oznaka tamo navedene. Ako ne, kliknite na dugme "+" i dodajte ih ručno.
d. U svoj izvorni kod uvezite TensorFlow Lite okvir dodavanjem sljedećeg reda na vrh vašeg Swift ili Objective-C datoteke:
import TensorFlowLite
e. Učitajte datoteke modela i oznaka u svoj kod koristeći odgovarajuće TensorFlow Lite API-je. Možete pogledati TensorFlow Lite dokumentaciju i primjere za detaljne upute o tome kako učitati i koristiti model za zaključivanje.
f. Napravite i pokrenite svoju iOS aplikaciju na kompatibilnom uređaju ili simulatoru kako biste testirali integraciju TensorFlow Lite.
Prateći ove korake, možete koristiti TensorFlow Lite sa iOS-om tako što ćete ispuniti preduvjete, nabaviti datoteke modela i oznaka i integrirati ih u svoj iOS projekt. Ovo će vam omogućiti da izvedete zaključak koristeći 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 mašinsko učenje i vještačku inteligenciju i koji su drugi važniji frameworkovi?
- Šta je nedovoljno opremljenost?
- Kako odrediti broj slika koje se koriste za obuku AI modela vizije?
- Da li je prilikom treniranja AI modela vizije potrebno koristiti drugačiji skup slika za svaku epohu treninga?
- Koliki je maksimalni broj koraka koje RNN može zapamtiti izbjegavajući problem nestajanja gradijenta i maksimalan broj koraka koje LSTM može zapamtiti?
- Da li je neuronska mreža s povratnim širenjem slična rekurentnoj neuronskoj mreži?
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals