L'inferenza di modelli con metadati può essere semplice come poche righe di codice. I metadati di TensorFlow Lite contengono una descrizione dettagliata di cosa fa il modello e come utilizzarlo. Può consentire ai generatori di codice di generare automaticamente il codice di inferenza per te, ad esempio utilizzando la funzione Android Studio ML Binding o il generatore di codice Android TensorFlow Lite . Può anche essere usato per configurare la pipeline di inferenza personalizzata.
Strumenti e librerie
TensorFlow Lite fornisce una varietà di strumenti e librerie per soddisfare diversi livelli di requisiti di distribuzione come segue:
Genera interfaccia modello con generatori di codice Android
Esistono due modi per generare automaticamente il codice wrapper Android necessario per il modello TensorFlow Lite con metadati:
Android Studio ML Model Binding è uno strumento disponibile in Android Studio per importare il modello TensorFlow Lite tramite un'interfaccia grafica. Android Studio configurerà automaticamente le impostazioni per il progetto e genererà classi wrapper in base ai metadati del modello.
TensorFlow Lite Code Generator è un eseguibile che genera automaticamente l'interfaccia del modello in base ai metadati. Attualmente supporta Android con Java. Il codice wrapper elimina la necessità di interagire direttamente con
ByteBuffer. Gli sviluppatori possono invece interagire con il modello TensorFlow Lite con oggetti tipizzati comeBitmapeRect. Gli utenti di Android Studio possono anche ottenere l'accesso alla funzione codegen tramite Android Studio ML Binding .
Sfrutta le API predefinite con la libreria di attività TensorFlow Lite
TensorFlow Lite Task Library fornisce interfacce modello pronte per l'uso ottimizzate per le attività di apprendimento automatico più diffuse, come classificazione delle immagini, domande e risposte, ecc. Le interfacce del modello sono progettate specificamente per ciascuna attività per ottenere le migliori prestazioni e usabilità. Task Library funziona su più piattaforme ed è supportata su Java, C++ e Swift.
Crea pipeline di inferenza personalizzate con la libreria di supporto TensorFlow Lite
TensorFlow Lite Support Library è una libreria multipiattaforma che aiuta a personalizzare l'interfaccia del modello e creare pipeline di inferenza. Contiene varietà di metodi utili e strutture di dati per eseguire l'elaborazione pre/post e la conversione dei dati. È inoltre progettato per adattarsi al comportamento dei moduli TensorFlow, come TF.Image e TF.Text, garantendo coerenza dall'addestramento all'inferenza.
Esplora i modelli pre-addestrati con i metadati
Sfoglia i modelli ospitati da TensorFlow Lite e TensorFlow Hub per scaricare modelli pre-addestrati con metadati per attività di visione e di testo. Vedi anche diverse opzioni di visualizzazione dei metadati .
TensorFlow Lite Supporta il repository GitHub
Visita il repository GitHub del supporto TensorFlow Lite per ulteriori esempi e codice sorgente. Facci sapere il tuo feedback creando un nuovo problema con GitHub .