يمكن أن يكون استنتاج النماذج باستخدام البيانات الوصفية أمرًا سهلاً لا يتطلب سوى بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. تحتوي البيانات التعريفية لـ TensorFlow Lite على وصف غني لما يفعله النموذج وكيفية استخدامه. يمكنه تمكين مولدات الأكواد لإنشاء كود الاستدلال تلقائيًا لك، مثل استخدام ميزة Android Studio ML Binding أو منشئ الأكواد TensorFlow Lite Android . ويمكن استخدامه أيضًا لتكوين خط أنابيب الاستدلال المخصص الخاص بك.
الأدوات والمكتبات
يوفر TensorFlow Lite مجموعة متنوعة من الأدوات والمكتبات لخدمة مستويات مختلفة من متطلبات النشر على النحو التالي:
إنشاء واجهة نموذجية باستخدام مولدات أكواد Android
هناك طريقتان لإنشاء كود غلاف Android الضروري تلقائيًا لنموذج TensorFlow Lite مع البيانات التعريفية:
Android Studio ML Model Binding هي أداة متاحة في Android Studio لاستيراد نموذج TensorFlow Lite من خلال واجهة رسومية. سيقوم Android Studio تلقائيًا بتكوين إعدادات المشروع وإنشاء فئات مجمعة بناءً على البيانات التعريفية للنموذج.
TensorFlow Lite Code Generator هو برنامج قابل للتنفيذ يقوم بإنشاء واجهة نموذجية تلقائيًا بناءً على البيانات التعريفية. وهو يدعم حاليًا Android مع Java. يزيل رمز المجمع الحاجة إلى التفاعل مباشرة مع
ByteBuffer. وبدلاً من ذلك، يمكن للمطورين التفاعل مع نموذج TensorFlow Lite باستخدام الكائنات المكتوبة مثلBitmapوRect. يمكن لمستخدمي Android Studio أيضًا الوصول إلى ميزة إنشاء الكود من خلال Android Studio ML Binding .
استفد من واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة باستخدام مكتبة المهام TensorFlow Lite
توفر مكتبة المهام TensorFlow Lite واجهات نموذجية محسنة جاهزة للاستخدام لمهام التعلم الآلي الشائعة، مثل تصنيف الصور والسؤال والإجابة وما إلى ذلك. تم تصميم واجهات النموذج خصيصًا لكل مهمة لتحقيق أفضل أداء وسهولة الاستخدام. تعمل مكتبة المهام عبر الأنظمة الأساسية وهي مدعومة على Java وC++ وSwift.
أنشئ خطوط أنابيب استدلالية مخصصة باستخدام مكتبة دعم TensorFlow Lite
مكتبة دعم TensorFlow Lite هي مكتبة مشتركة بين الأنظمة الأساسية تساعد على تخصيص واجهة النموذج وبناء خطوط أنابيب الاستدلال. يحتوي على مجموعة متنوعة من أساليب الاستخدام وهياكل البيانات لإجراء المعالجة المسبقة/اللاحقة وتحويل البيانات. وهو مصمم أيضًا ليتوافق مع سلوك وحدات TensorFlow، مثل TF.Image وTF.Text، مما يضمن الاتساق بدءًا من التدريب وحتى الاستدلال.
استكشف النماذج المُدربة مسبقًا باستخدام البيانات التعريفية
تصفح النماذج المستضافة في TensorFlow Lite و TensorFlow Hub لتنزيل النماذج المُدربة مسبقًا مع البيانات التعريفية لكل من مهام الرؤية والنص. راجع أيضًا الخيارات المختلفة لتصور البيانات التعريفية .
TensorFlow Lite يدعم GitHub repo
قم بزيارة TensorFlow Lite Support GitHub repo لمزيد من الأمثلة وكود المصدر. أخبرنا بتعليقاتك عن طريق إنشاء مشكلة GitHub جديدة .