השתתפו בסימפוזיון נשים ב-ML ב-7 בדצמבר הירשמו עכשיו

דגמים מאומנים מראש עבור TensorFlow Lite

קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

ישנם מגוון מודלים של קוד פתוח שכבר עברו הכשרה שבהם תוכל להשתמש באופן מיידי עם TensorFlow Lite כדי לבצע משימות רבות של למידת מכונה. שימוש במודלים מאומנים מראש של TensorFlow Lite מאפשר לך להוסיף פונקציונליות למידת מכונה ליישום הנייד והקצה שלך במהירות, ללא צורך לבנות ולהכשיר מודל. מדריך זה עוזר לך למצוא ולהחליט על דגמים מאומנים לשימוש עם TensorFlow Lite.

אתה יכול להתחיל לגלוש בדגמי TensorFlow Lite מיד בהתבסס על מקרי שימוש כלליים בסעיף דוגמאות TensorFlow Lite , או לעיין בקבוצה גדולה יותר של דגמים ב- TensorFlow Hub .

מצא דגם עבור היישום שלך

מציאת דגם TensorFlow Lite קיים עבור מקרה השימוש שלך יכול להיות מסובך בהתאם למה שאתה מנסה להשיג. הנה כמה דרכים מומלצות לגלות דגמים לשימוש עם TensorFlow Lite:

לדוגמא: הדרך המהירה ביותר למצוא ולהתחיל להשתמש במודלים עם TensorFlow Lite היא לעיין בסעיף דוגמאות TensorFlow Lite כדי למצוא מודלים שמבצעים משימה הדומה למקרה השימוש שלך. קטלוג דוגמאות קצר זה מספק מודלים למקרי שימוש נפוצים עם הסברים על המודלים וקוד לדוגמה כדי להתחיל לרוץ ולהשתמש בהם.

לפי סוג קלט נתונים: מלבד התבוננות בדוגמאות הדומות למקרה השימוש שלך, דרך נוספת לגלות מודלים לשימושך היא לשקול את סוג הנתונים שאתה רוצה לעבד, כגון אודיו, טקסט, תמונות או נתוני וידאו. מודלים של למידת מכונה מתוכננים לעתים קרובות לשימוש עם אחד מסוגי הנתונים הללו, כך שחיפוש אחר מודלים המטפלים בסוג הנתונים שבהם ברצונך להשתמש יכול לעזור לך לצמצם אילו מודלים לשקול. ב- TensorFlow Hub , אתה יכול להשתמש במסנן תחום הבעיה כדי להציג סוגי נתוני מודלים ולצמצם את הרשימה שלך.

להלן קישורים לדגמי TensorFlow Lite ב- TensorFlow Hub למקרי שימוש נפוצים:

בחר בין דגמים דומים

אם האפליקציה שלך עוקבת אחר מקרה שימוש נפוץ כמו סיווג תמונה או זיהוי אובייקטים, אתה עלול למצוא את עצמך מחליט בין מספר דגמי TensorFlow Lite, עם גודל בינארי, גודל קלט נתונים, מהירות מסקנות ודירוגי דיוק חיזוי משתנים. כשאתה מחליט בין מספר דגמים, עליך לצמצם את האפשרויות שלך בהתבסס תחילה על האילוץ המגביל ביותר שלך: גודל המודל, גודל הנתונים, מהירות ההסקה או הדיוק.

אם אינך בטוח מהו האילוץ המגביל ביותר שלך, נניח שזה גודל הדגם ובחר את הדגם הקטן ביותר הקיים. בחירת דגם קטן מעניקה לך את הגמישות הגדולה ביותר מבחינת המכשירים שבהם תוכל לפרוס ולהפעיל את המודל בהצלחה. דגמים קטנים יותר גם מייצרים בדרך כלל מסקנות מהירות יותר, ותחזיות מהירות יותר יוצרות בדרך כלל חוויות טובות יותר של משתמש קצה. לדגמים קטנים יותר יש בדרך כלל שיעורי דיוק נמוכים יותר, אז ייתכן שתצטרך לבחור דגמים גדולים יותר אם דיוק החיזוי הוא הדאגה העיקרית שלך.

מקורות לדגמים

השתמש בקטע דוגמאות TensorFlow Lite וב- TensorFlow Hub כיעדים הראשונים שלך למציאת ובחירת דגמים לשימוש עם TensorFlow Lite. למקורות אלה יש בדרך כלל מודלים מעודכנים לשימוש עם TensorFlow Lite, ולעתים קרובות כוללים קוד לדוגמה כדי להאיץ את תהליך הפיתוח שלך.

דגמי TensorFlow

אפשר להמיר דגמי TensorFlow רגילים לפורמט TensorFlow Lite. למידע נוסף על המרת דגמים, עיין בתיעוד TensorFlow Lite Converter . אתה יכול למצוא דגמי TensorFlow ב- TensorFlow Hub ובגן הדגמים של TensorFlow .