TensorFlow Lite Model Maker

개요

TensorFlow Lite Model Maker 라이브러리는 사용자 정의 데이터세트를 사용하여 TensorFlow Lite 모델 훈련 프로세스를 단순화합니다. 전이 학습을 사용하여 필요한 훈련 데이터의 양을 줄이고 훈련 시간을 단축할 수 있습니다.

지원되는 작업

Model Maker 라이브러리는 현재 다음 ML 작업을 지원합니다. 모델 훈련 방법에 대한 가이드를 보려면 아래 링크를 클릭하세요.

지원되는 작업 작업 유틸리티
이미지 분류 가이드 이미지를 미리 정의된 범주로 분류합니다.
텍스트 분류 가이드 텍스트를 미리 정의된 범주로 분류합니다.
질문 답변 가이드 주어진 질문에 대한 특정 컨텍스트에서 답변을 찾습니다.

엔드 투 엔드 예제

Model Maker를 사용하면 단 몇 줄의 코드로 사용자 정의 데이터세트를 사용하여 TensorFlow Lite 모델을 훈련할 수 있습니다. 예를 들어, 다음은 이미지 분류 모델을 훈련하는 단계입니다.

# Load input data specific to an on-device ML app.
data = ImageClassifierDataLoader.from_folder('flower_photos/')
train_data, test_data = data.split(0.9)

# Customize the TensorFlow model.
model = image_classifier.create(data)

# Evaluate the model.
loss, accuracy = model.evaluate(test_data)

# Export to Tensorflow Lite model and label file in `export_dir`.
model.export(export_dir='/tmp/')

자세한 내용은 이미지 분류 가이드를 참조하세요.

설치

Model Maker를 설치하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

  • 미리 빌드된 pip 패키지를 설치합니다.
pip install tflite-model-maker

야간 버전을 설치하려면 다음 명령을 따릅니다.

pip install tflite-model-maker-nightly
  • GitHub에서 소스 코드를 복사하고 설치합니다.
git clone https://github.com/tensorflow/examples
cd examples/tensorflow_examples/lite/model_maker/pip_package
pip install -e .