iOS hızlı başlangıç, iOS hızlı başlangıç

iOS'ta TensorFlow Lite'ı kullanmaya başlamak için aşağıdaki örneği incelemenizi öneririz:

iOS görüntü sınıflandırma örneği

Kaynak kodunun açıklaması için TensorFlow Lite iOS görüntü sınıflandırmasını da okumalısınız.

Bu örnek uygulama, cihazın arka kamerasından gördüğü her şeyi sürekli olarak sınıflandırmak için görüntü sınıflandırmasını kullanır ve en olası sınıflandırmaları gösterir. Kullanıcının bir kayan nokta veya nicelenmiş model arasında seçim yapmasına ve çıkarım yapmak için iş parçacığı sayısını seçmesine olanak tanır.

TensorFlow Lite'ı Swift veya Objective-C projenize ekleyin

TensorFlow Lite, Swift ve Objective-C ile yazılmış yerel iOS kitaplıkları sunar. Başlangıç ​​noktası olarak Swift görüntü sınıflandırma örneğini kullanarak kendi iOS kodunuzu yazmaya başlayın.

Aşağıdaki bölümler, projenize TensorFlow Lite Swift veya Objective-C'yi nasıl ekleyeceğinizi gösterir:

CocoaPod geliştiricileri

Podfile dosyanıza TensorFlow Lite bölmesini ekleyin. Ardından, pod install çalıştırın.

Süratli

use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteSwift'

Amaç-C

pod 'TensorFlowLiteObjC'

Sürümleri belirtme

Hem TensorFlowLiteSwift hem de TensorFlowLiteObjC bölmeleri için kararlı sürümler ve gecelik sürümler mevcuttur. Yukarıdaki örneklerde olduğu gibi bir sürüm kısıtlaması belirtmezseniz, CocoaPods varsayılan olarak en son kararlı sürümü çeker.

Ayrıca bir sürüm kısıtlaması belirleyebilirsiniz. Örneğin, 2.10.0 sürümüne bağımlı olmak istiyorsanız, bağımlılığı şu şekilde yazabilirsiniz:

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 2.10.0'

Bu, uygulamanızda TensorFlowLiteSwift bölmesinin mevcut en son 2.xy sürümünün kullanılmasını sağlayacaktır. Alternatif olarak, gecelik yapılara bağlı kalmak istiyorsanız, şunu yazabilirsiniz:

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

2.4.0 sürümünden ve en son gecelik sürümlerden, varsayılan olarak GPU ve Core ML temsilcileri, ikili boyutu azaltmak için bölmeden çıkarılır. Bunları alt belirtim belirterek dahil edebilirsiniz:

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

Bu, TensorFlow Lite'a eklenen en son özellikleri kullanmanıza izin verecektir. pod install komutunu ilk kez çalıştırdığınızda Podfile.lock dosyası oluşturulduğunda, gecelik kitaplık sürümünün geçerli tarihteki sürümde kilitleneceğini unutmayın. Nightly kitaplığını yenisiyle güncellemek isterseniz, pod update komutunu çalıştırmalısınız.

Sürüm kısıtlamalarını belirtmenin farklı yolları hakkında daha fazla bilgi için bkz . Kapsül sürümlerini belirtme .

Bazel geliştiricileri

BUILD dosyanızda, hedefinize TensorFlowLite bağımlılığını ekleyin.

Süratli

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

Amaç-C

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

C/C++ API'si

Alternatif olarak, C API veya C++ API kullanabilirsiniz.

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

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

Kitaplığı içe aktar

Swift dosyaları için TensorFlow Lite modülünü içe aktarın:

import TensorFlowLite

Objective-C dosyaları için şemsiye başlığını içe aktarın:

#import "TFLTensorFlowLite.h"

Veya Xcode projenizde CLANG_ENABLE_MODULES = YES ayarlarsanız modül:

@import TFLTensorFlowLite;