يمكن أن تكون نماذج الاستدلال بالبيانات الوصفية سهلة مثل مجرد بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. تحتوي بيانات TensorFlow Lite الوصفية على وصف غني لما يفعله النموذج وكيفية استخدام النموذج. يمكنه تمكين مولدات الكود من إنشاء رمز الاستدلال تلقائيًا لك ، مثل استخدام ميزة Android Studio ML Binding أو منشئ رمز TensorFlow Lite Android . يمكن استخدامه أيضًا لتكوين خط أنابيب الاستدلال المخصص.
أدوات ومكتبات
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 رمز غلاف Android الضروري تلقائيًا لطراز TensorFlow Lite مع البيانات الوصفية:
يعد Android Studio ML Model Binding عبارة عن أدوات متاحة داخل Android Studio لاستيراد نموذج TensorFlow Lite من خلال واجهة رسومية. سيقوم Android Studio تلقائيًا بتهيئة الإعدادات للمشروع وإنشاء فئات مجمعة بناءً على البيانات الوصفية للنموذج.
يعد TensorFlow Lite Code Generator ملفًا تنفيذيًا يقوم بإنشاء واجهة نموذج تلقائيًا بناءً على البيانات الوصفية. وهو يدعم حاليًا Android مع Java. يزيل رمز المجمع الحاجة إلى التفاعل مباشرة مع
ByteBuffer. بدلاً من ذلك ، يمكن للمطورين التفاعل مع نموذج TensorFlow Lite باستخدام كائنات مكتوبة مثلBitmapوRect. يمكن لمستخدمي Android Studio أيضًا الوصول إلى ميزة codegen من خلال Android Studio ML Binding .
استفد من واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة مع مكتبة المهام TensorFlow Lite
توفر مكتبة المهام TensorFlow Lite واجهات نموذجية مُحسَّنة جاهزة للاستخدام لمهام التعلم الآلي الشائعة ، مثل تصنيف الصور والأسئلة والإجابات ، وما إلى ذلك. تم تصميم واجهات النموذج خصيصًا لكل مهمة لتحقيق أفضل أداء وإمكانية استخدام. تعمل مكتبة المهام عبر الأنظمة الأساسية وهي مدعومة في Java و C ++ و Swift.
أنشئ خطوط أنابيب مخصصة للاستدلال باستخدام مكتبة دعم TensorFlow Lite
مكتبة دعم TensorFlow Lite هي مكتبة متعددة المنصات تساعد على تخصيص واجهة النموذج وبناء خطوط أنابيب الاستدلال. يحتوي على أنواع مختلفة من طرق الاستخدام وهياكل البيانات لإجراء المعالجة المسبقة / اللاحقة وتحويل البيانات. كما أنه مصمم أيضًا لمطابقة سلوك وحدات TensorFlow ، مثل TF.Image و TF.Text ، مما يضمن الاتساق من التدريب إلى الاستنتاج.
استكشف النماذج التي تم اختبارها مسبقًا باستخدام البيانات الوصفية
تصفح النماذج المستضافة TensorFlow Lite و TensorFlow Hub لتنزيل النماذج التي تم اختبارها مسبقًا مع البيانات الوصفية لكل من مهام الرؤية والنص. راجع أيضًا الخيارات المختلفة لتصور البيانات الوصفية .
TensorFlow Lite يدعم GitHub repo
قم بزيارة TensorFlow Lite Support GitHub repo لمزيد من الأمثلة وكود المصدر. أخبرنا بتعليقاتك عن طريق إنشاء مشكلة جديدة على GitHub .