Якія неабходныя ўмовы для выкарыстання TensorFlow Lite з iOS і як вы можаце атрымаць неабходныя файлы мадэляў і этыкетак?
Каб выкарыстоўваць TensorFlow Lite з iOS, неабходна выканаць пэўныя ўмовы. Яны ўключаюць наяўнасць сумяшчальнай прылады iOS, усталяванне неабходных інструментаў распрацоўкі праграмнага забеспячэння, атрыманне файлаў мадэлі і этыкетак і іх інтэграцыю ў ваш праект iOS. У гэтым адказе я прывяду падрабязнае тлумачэнне кожнага кроку.
1. Сумяшчальная прылада iOS:
TensorFlow Lite падтрымлівае прылады iOS пад кіраваннем iOS 9.0 або больш позняй версіі. Сюды ўваходзяць прылады iPhone, iPad і iPod touch. Перш чым працягнуць, пераканайцеся, што ваша прылада адпавядае гэтаму патрабаванню.
2. Інструменты распрацоўкі праграмнага забеспячэння:
Каб распрацоўваць прыкладанні iOS з дапамогай TensorFlow Lite, на вашым Mac павінен быць усталяваны Xcode. Xcode - гэта інтэграванае асяроддзе распрацоўкі (IDE), прадастаўленае Apple для распрацоўкі прыкладанняў для iOS. Вы можаце спампаваць Xcode з Mac App Store або вэб-сайта распрацоўшчыка Apple. Пераканайцеся, што ў вас усталявана апошняя версія Xcode, каб забяспечыць сумяшчальнасць з TensorFlow Lite.
3. Атрыманне файлаў мадэлі і этыкетак:
TensorFlow Lite выкарыстоўвае для вываду файл мадэлі (звычайна з пашырэннем .tflite) і адпаведны файл цэтлікаў (звычайна просты тэкставы файл). Гэтыя файлы ўтрымліваюць падрыхтаваную мадэль і меткі для класіфікацыйных задач адпаведна. Ёсць некалькі спосабаў атрымаць гэтыя файлы:
а. Навучыце сваю ўласную мадэль: калі ў вас ёсць пэўны варыянт выкарыстання або набор даных, вы можаце навучыць сваю ўласную мадэль TensorFlow з дапамогай бібліятэкі TensorFlow. Пасля навучання вы можаце пераўтварыць мадэль у фармат TensorFlow Lite з дапамогай TensorFlow Lite Converter. Гэты канвэртар з'яўляецца інструментам TensorFlow, які дазваляе канвертаваць мадэлі TensorFlow у фармат TensorFlow Lite.
б. Выкарыстоўвайце папярэдне падрыхтаваную мадэль: TensorFlow прадастаўляе рэпазітар пад назвай TensorFlow Hub, які змяшчае шырокі спектр папярэдне падрыхтаваных мадэляў. Вы можаце прагледзець даступныя мадэлі і выбраць тую, якая адпавядае вашым патрэбам. Пасля выбару мадэлі вы можаце загрузіць версію TensorFlow Lite з TensorFlow Hub. Акрамя таго, вы можаце знайсці файл метак, звязаны з мадэллю, які змяшчае меткі класаў для класіфікацыйных задач.
4. Інтэграцыя файлаў мадэлі і этыкетак:
Пасля атрымання файлаў мадэлі і этыкетак вам неабходна інтэграваць іх у ваш праект iOS. Выканайце наступныя дзеянні:
а. Стварыце новы праект Xcode або адкрыйце існуючы.
б. Перацягніце файлы мадэлі і этыкетак у свой праект Xcode. Пераканайцеся, што вы выбралі адпаведнае мэтавае членства для гэтых файлаў.
в. У вашым праекце Xcode знайдзіце налады Build Phases мэты. Разгарніце этап «Капіяваць рэсурсы пакета» і пераканайцеся, што там пералічаны файлы мадэлі і этыкетак. Калі няма, націсніце кнопку "+" і дадайце іх уручную.
d. У свой зыходны код імпартуйце фрэймворк TensorFlow Lite, дадаўшы наступны радок уверсе файла Swift або Objective-C:
import TensorFlowLite
д. Загрузіце файлы мадэлі і этыкетак у свой код з дапамогай адпаведных API TensorFlow Lite. Вы можаце звярнуцца да дакументацыі і прыкладаў TensorFlow Lite, каб атрымаць падрабязныя інструкцыі па загрузцы і выкарыстанні мадэлі для вываду.
е. Стварыце і запусціце сваё прыкладанне для iOS на сумяшчальнай прыладзе або сімулятары, каб праверыць інтэграцыю TensorFlow Lite.
Выканаўшы гэтыя крокі, вы можаце выкарыстоўваць TensorFlow Lite з iOS, выканаўшы неабходныя ўмовы, атрымаўшы файлы мадэлі і этыкетак і інтэграваўшы іх у свой праект iOS. Гэта дазволіць вам рабіць вывад з дапамогай TensorFlow Lite на вашай прыладзе iOS.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- У прыкладзе keras.layer.Dense(128, activation=tf.nn.relu) ці магчыма, што мы пераапрануем мадэль, калі выкарыстаем лік 784 (28*28)?
- Наколькі важны TensorFlow для машыннага навучання і штучнага інтэлекту, і якія іншыя асноўныя фрэймворкі?
- Што такое недастатковая падрыхтоўка?
- Як вызначыць колькасць малюнкаў, якія выкарыстоўваюцца для навучання мадэлі зроку AI?
- Ці неабходна пры навучанні мадэлі бачання штучнага інтэлекту выкарыстоўваць розныя наборы малюнкаў для кожнай эпохі навучання?
- Якую максімальную колькасць крокаў можа запомніць RNN, пазбягаючы праблемы знікнення градыенту, і максімальную колькасць крокаў, якія можа запомніць LSTM?
- Ці падобная нейронавая сетка зваротнага распаўсюджвання на рэкурэнтную нейронавую сетку?
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals