मेटाडेटा के साथ मॉडल का अनुमान लगाना कोड की कुछ पंक्तियों जितना आसान हो सकता है। TensorFlow Lite मेटाडेटा में मॉडल क्या करता है और मॉडल का उपयोग कैसे करना है, इसका एक समृद्ध विवरण शामिल है। यह कोड जनरेटर को स्वचालित रूप से आपके लिए अनुमान कोड उत्पन्न करने के लिए सशक्त बना सकता है, जैसे एंड्रॉइड स्टूडियो एमएल बाइंडिंग सुविधा या टेन्सरफ्लो लाइट एंड्रॉइड कोड जनरेटर का उपयोग करना। इसका उपयोग आपकी कस्टम अनुमान पाइपलाइन को कॉन्फ़िगर करने के लिए भी किया जा सकता है।
उपकरण और पुस्तकालय
TensorFlow Lite विभिन्न स्तरों की परिनियोजन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विभिन्न प्रकार के उपकरण और लाइब्रेरी प्रदान करता है:
एंड्रॉइड कोड जेनरेटर के साथ मॉडल इंटरफ़ेस जेनरेट करें
मेटाडेटा के साथ TensorFlow Lite मॉडल के लिए आवश्यक एंड्रॉइड रैपर कोड स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के दो तरीके हैं:
एंड्रॉइड स्टूडियो एमएल मॉडल बाइंडिंग एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस के माध्यम से टेन्सरफ्लो लाइट मॉडल को आयात करने के लिए एंड्रॉइड स्टूडियो के भीतर उपलब्ध टूलिंग है। एंड्रॉइड स्टूडियो स्वचालित रूप से प्रोजेक्ट के लिए सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करेगा और मॉडल मेटाडेटा के आधार पर रैपर कक्षाएं उत्पन्न करेगा।
TensorFlow लाइट कोड जेनरेटर एक निष्पादन योग्य है जो मेटाडेटा के आधार पर स्वचालित रूप से मॉडल इंटरफ़ेस उत्पन्न करता है। यह वर्तमान में जावा के साथ एंड्रॉइड को सपोर्ट करता है। रैपर कोड
ByteBufferके साथ सीधे इंटरैक्ट करने की आवश्यकता को हटा देता है। इसके बजाय, डेवलपर्सBitmapऔरRectजैसे टाइप किए गए ऑब्जेक्ट के साथ TensorFlow Lite मॉडल के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। एंड्रॉइड स्टूडियो उपयोगकर्ता एंड्रॉइड स्टूडियो एमएल बाइंडिंग के माध्यम से कोडजेन सुविधा तक भी पहुंच प्राप्त कर सकते हैं।
TensorFlow Lite टास्क लाइब्रेरी के साथ आउट-ऑफ़-बॉक्स API का लाभ उठाएं
टेन्सरफ्लो लाइट टास्क लाइब्रेरी लोकप्रिय मशीन लर्निंग कार्यों, जैसे छवि वर्गीकरण, प्रश्न और उत्तर इत्यादि के लिए अनुकूलित रेडी-टू-यूज़ मॉडल इंटरफेस प्रदान करती है। मॉडल इंटरफेस विशेष रूप से सर्वोत्तम प्रदर्शन और प्रयोज्य प्राप्त करने के लिए प्रत्येक कार्य के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। टास्क लाइब्रेरी क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म पर काम करती है और जावा, सी++ और स्विफ्ट पर समर्थित है।
TensorFlow Lite सपोर्ट लाइब्रेरी के साथ कस्टम अनुमान पाइपलाइन बनाएं
TensorFlow Lite सपोर्ट लाइब्रेरी एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म लाइब्रेरी है जो मॉडल इंटरफ़ेस को अनुकूलित करने और अनुमान पाइपलाइन बनाने में मदद करती है। इसमें प्री/पोस्ट प्रोसेसिंग और डेटा रूपांतरण करने के लिए विभिन्न प्रकार के उपयोग के तरीके और डेटा संरचनाएं शामिल हैं। इसे TF.Image और TF.Text जैसे TensorFlow मॉड्यूल के व्यवहार से मेल खाने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है, जो प्रशिक्षण से लेकर अनुमान लगाने तक स्थिरता सुनिश्चित करता है।
मेटाडेटा के साथ पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का अन्वेषण करें
विज़न और टेक्स्ट दोनों कार्यों के लिए मेटाडेटा के साथ पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल डाउनलोड करने के लिए TensorFlow Lite द्वारा होस्ट किए गए मॉडल और TensorFlow हब ब्राउज़ करें। मेटाडेटा को विज़ुअलाइज़ करने के विभिन्न विकल्प भी देखें।
TensorFlow Lite GitHub रेपो को सपोर्ट करता है
अधिक उदाहरणों और स्रोत कोड के लिए TensorFlow Lite सपोर्ट GitHub रेपो पर जाएँ। एक नया GitHub अंक बनाकर हमें अपनी प्रतिक्रिया बताएं।