TensorFlow Lite Model Yapıcı

Genel Bakış

TensorFlow Lite Model Maker kitaplığı, özel veri kümesi kullanarak bir TensorFlow Lite modeli eğitme sürecini basitleştirir. Gerekli eğitim verisi miktarını azaltmak ve eğitim süresini kısaltmak için aktarım öğrenimini kullanır.

Desteklenen Görevler

Model Maker kitaplığı şu anda aşağıdaki makine öğrenimi görevlerini desteklemektedir. Modeli nasıl eğiteceğinize ilişkin kılavuzlar için aşağıdaki bağlantıları tıklayın.

Desteklenen Görevler Görev Yardımcı Programı
Görüntü Sınıflandırma: öğretici , api Görüntüleri önceden tanımlanmış kategorilere ayırın.
Nesne Algılama: öğretici , api Nesneleri gerçek zamanlı olarak tespit edin.
Metin Sınıflandırması: öğretici , api Metni önceden tanımlanmış kategorilere göre sınıflandırın.
BERT Soru Cevap: öğretici , api BERT ile belirli bir soru için cevabı belirli bir bağlamda bulun.
Ses Sınıflandırması: öğretici , api Sesi önceden tanımlanmış kategorilere göre sınıflandırın.
Öneri: demo , api Cihaz üzerindeki senaryo için bağlam bilgilerine dayalı olarak öğeler önerin.

Senin görevler desteklenmez, önce kullanın lütfen TensorFlow (gibi kılavuzları aşağıdaki transferi öğrenme ile bir TensorFlow modelini yeniden eğitmek görüntüleri , metin , ses ) ya da sıfırdan eğitmek ve sonra dönüştürmek TensorFlow Lite modeline onu.

Uçtan Uca Örnek

Model Maker, yalnızca birkaç kod satırında özel veri kümeleri kullanarak bir TensorFlow Lite modelini eğitmenize olanak tanır. Örneğin, burada bir görüntü sınıflandırma modeli eğitmek için adımlar verilmiştir.

from tflite_model_maker import image_classifier
from tflite_model_maker.image_classifier import DataLoader

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

# Customize the TensorFlow model.
model = image_classifier.create(train_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/')

Daha fazla ayrıntı için, görüntü sınıflandırma kılavuzuna bakın .

Kurulum

Model Maker'ı kurmanın iki yolu vardır.

  • Önceden oluşturulmuş bir pip paketi kurun.
pip install tflite-model-maker

Gece sürümünü kurmak istiyorsanız, lütfen şu komutu takip edin:

pip install tflite-model-maker-nightly
  • Kaynak kodunu GitHub'dan klonlayın ve kurun.
git clone https://github.com/tensorflow/examples
cd examples/tensorflow_examples/lite/model_maker/pip_package
pip install -e .

TensorFlow Lite Model Maker, TensorFlow pip paketine bağlıdır. GPU sürücüleri için lütfen TensorFlow'un GPU kılavuzuna veya kurulum kılavuzuna bakın .

Python API Referansı

Model Maker'ın genel API'lerini API referansında bulabilirsiniz .