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iOS クイックスタート

iOS で TensorFlow Lite を使い始めるには、次の例をご覧ください。

iOS 画像分類の例

ソースコードの説明については、TensorFlow Lite iOS 画像分類もあわせてお読みください。

このサンプルアプリは、画像分類を使用して、デバイスの背面カメラに取り込まれるものを継続的に分類し、最も確率の高い分類を表示します。ユーザーは、浮動小数点または量子化モデルの選択と推論を実施するスレッド数の選択を行なえます。

注意: さまざまなユースケースで TensorFlow Lite を実演するその他の iOS アプリは、をご覧ください。

TensorFlow Lite を Swift または Objective-C プロジェクトに追加する

TensorFlow Lite は、SwiftObjective-C で記述されたネイティブの iOS ライブラリを提供しています。出発点として、Swift 画像分類の例を使用して、独自の iOS コードを記述してみましょう。

次のセクションでは、TensorFlow Lite Swift または Objective-C をプロジェクトに追加する方法を実演しています。

CocoaPods 開発者

Podfile で、TensorFlow Lite ポッドを追加し、pod install を実行します。

Swift

use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteSwift'

Objective-C

pod 'TensorFlowLiteObjC'

バージョンを指定する

安定リリースと、TensorFlowLiteSwift および TensorFlowLiteObjC ポッド用のナイトリーリリースがあります。上記の例のようにバージョン制約を指定しない場合、CocoaPods はデフォルトで最新の安定リリースをプルします。

また、バージョン制約を指定することもできます。たとえば、バージョン 2.0.0 に依存する場合は、依存関係を次のように記述できます。

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 2.0.0'

このようにすると、TensorFlowLiteSwift ポッドの利用可能な最新の 2.x.y バージョンがアプリで使用されるようになります。また、ナイトリービルドに依存する場合は、次のように記述できます。

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly'

ナイトリーバージョンに関して言えば、バイナリサイズを縮小するために、デフォルトで、GPUCore ML デリゲートがポッドから除外されますが、次のように subspec を指定することでこれらを含めることができます。

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly', :subspecs => ['CoreML', 'Metal']

このようにすると、TensorFlow Lite に追加される最新の機能を使用できるようになります。pod install コマンドを初めて実行したときに Podfile.lock ファイルが作成されると、ナイトリーライブラリバージョンは現在の日付のバージョンにロックされていまうことに注意してください。ナイトリーライブラリを最新のものに更新する場合は、pod update コマンドを実行する必要があります。

バージョン制約のさまざまな指定方法については、ポッドバージョンを指定するをご覧ください。

Bazel 開発者

BUILD ファイルで、ターゲットに TensorFlowLite 依存関係を追加します。

Swift

swift_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite/experimental/swift:TensorFlowLite",
  ],
)

Objective-C

objc_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite/experimental/objc:TensorFlowLite",
  ],
)

C/C++ API

そのほか、C API または C++ API を使用できます。

# Using C API directly
objc_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite/c:c_api",
  ],
)

# Using C++ API directly
objc_library(
  deps = [
      "//third_party/tensorflow/lite:framework",
  ],
)

ライブラリをインポートする

Swift ファイルでは、次のように TensorFlow Lite モジュールをインポートします。

import TensorFlowLite

Objective-C ファイルでは、次のようにアンブレラヘッダーをインポートします。

#import "TFLTensorFlowLite.h"

または、Xcode プロジェクトに CLANG_ENABLE_MODULES = YES を設定している場合は、次のようにモジュールをインポートします。

@import TFLTensorFlowLite;

注意: CocoaPods 開発者が、Objective-C TensorFlow Lite モジュールのインポートを希望する場合は、Podfileuse_frameworks! も含める必要があります。