Delegato Tensorflow Lite Core ML

Il delegato TensorFlow Lite Core ML consente di eseguire modelli TensorFlow Lite su framework Core ML , il che si traduce in un'inferenza del modello più rapida sui dispositivi iOS.

Versioni e dispositivi iOS supportati:

• iOS 12 e versioni successive. Nelle versioni precedenti di iOS, il delegato Core ML eseguirà automaticamente il fallback alla CPU.
• Per impostazione predefinita, il delegato Core ML sarà abilitato solo su dispositivi con SoC A12 e versioni successive (iPhone Xs e versioni successive) per utilizzare Neural Engine per un'inferenza più rapida. Se desideri utilizzare il delegato Core ML anche sui dispositivi meno recenti, consulta le best practice

Modelli supportati

Il delegato Core ML attualmente supporta i modelli float (FP32 e FP16).

Provare il delegato Core ML sul proprio modello

Il delegato Core ML è già incluso nella versione notturna di TensorFlow lite CocoaPods. Per utilizzare il delegato Core ML, modifica il tuo pod TensorFlow lite per includere la sottospec CoreML nel tuo Podfile .

target 'YourProjectName'
  pod 'TensorFlowLiteSwift/CoreML', '~> 2.4.0'  # Or TensorFlowLiteObjC/CoreML

O

# Particularily useful when you also want to include 'Metal' subspec.
target 'YourProjectName'
  pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 2.4.0', :subspecs => ['CoreML']

    let coreMLDelegate = CoreMLDelegate()
    var interpreter: Interpreter

    // Core ML delegate will only be created for devices with Neural Engine
    if coreMLDelegate != nil {
      interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath,
                                    delegates: [coreMLDelegate!])
    } else {
      interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath)
    }
  

    // Import module when using CocoaPods with module support
    @import TFLTensorFlowLite;

    // Or import following headers manually
    # import "tensorflow/lite/objc/apis/TFLCoreMLDelegate.h"
    # import "tensorflow/lite/objc/apis/TFLTensorFlowLite.h"

    // Initialize Core ML delegate
    TFLCoreMLDelegate* coreMLDelegate = [[TFLCoreMLDelegate alloc] init];

    // Initialize interpreter with model path and Core ML delegate
    TFLInterpreterOptions* options = [[TFLInterpreterOptions alloc] init];
    NSError* error = nil;
    TFLInterpreter* interpreter = [[TFLInterpreter alloc]
                                    initWithModelPath:modelPath
                                              options:options
                                            delegates:@[ coreMLDelegate ]
                                                error:&error];
    if (error != nil) { /* Error handling... */ }

    if (![interpreter allocateTensorsWithError:&error]) { /* Error handling... */ }
    if (error != nil) { /* Error handling... */ }

    // Run inference ...
  

    #include "tensorflow/lite/delegates/coreml/coreml_delegate.h"

    // Initialize interpreter with model
    TfLiteModel* model = TfLiteModelCreateFromFile(model_path);

    // Initialize interpreter with Core ML delegate
    TfLiteInterpreterOptions* options = TfLiteInterpreterOptionsCreate();
    TfLiteDelegate* delegate = TfLiteCoreMlDelegateCreate(NULL);  // default config
    TfLiteInterpreterOptionsAddDelegate(options, delegate);
    TfLiteInterpreterOptionsDelete(options);

    TfLiteInterpreter* interpreter = TfLiteInterpreterCreate(model, options);

    TfLiteInterpreterAllocateTensors(interpreter);

    // Run inference ...

    /* ... */

    // Dispose resources when it is no longer used.
    // Add following code to the section where you dispose of the delegate
    // (e.g. `dealloc` of class).

    TfLiteInterpreterDelete(interpreter);
    TfLiteCoreMlDelegateDelete(delegate);
    TfLiteModelDelete(model);
      

Migliori pratiche

Utilizzo del delegato Core ML su dispositivi senza Neural Engine

Per impostazione predefinita, il delegato Core ML verrà creato solo se il dispositivo dispone di Neural Engine e restituirà null se il delegato non viene creato. Se desideri eseguire il delegato Core ML su altri ambienti (ad esempio, simulatore), passa .all come opzione durante la creazione del delegato in Swift. In C++ (e Objective-C), puoi passare TfLiteCoreMlDelegateAllDevices . L'esempio seguente mostra come farlo:

    var options = CoreMLDelegate.Options()
    options.enabledDevices = .all
    let coreMLDelegate = CoreMLDelegate(options: options)!
    let interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath,
                                      delegates: [coreMLDelegate])
      

    TFLCoreMLDelegateOptions* coreMLOptions = [[TFLCoreMLDelegateOptions alloc] init];
    coreMLOptions.enabledDevices = TFLCoreMLDelegateEnabledDevicesAll;
    TFLCoreMLDelegate* coreMLDelegate = [[TFLCoreMLDelegate alloc]
                                          initWithOptions:coreMLOptions];

    // Initialize interpreter with delegate
  

    TfLiteCoreMlDelegateOptions options;
    options.enabled_devices = TfLiteCoreMlDelegateAllDevices;
    TfLiteDelegate* delegate = TfLiteCoreMlDelegateCreate(&options);
    // Initialize interpreter with delegate
      

Utilizzo del delegato Metal(GPU) come fallback.

Quando il delegato Core ML non viene creato, in alternativa puoi comunque utilizzare il delegato Metal per ottenere vantaggi in termini di prestazioni. L'esempio seguente mostra come farlo:

    var delegate = CoreMLDelegate()
    if delegate == nil {
      delegate = MetalDelegate()  // Add Metal delegate options if necessary.
    }

    let interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath,
                                      delegates: [delegate!])
  

    TFLDelegate* delegate = [[TFLCoreMLDelegate alloc] init];
    if (!delegate) {
      // Add Metal delegate options if necessary
      delegate = [[TFLMetalDelegate alloc] init];
    }
    // Initialize interpreter with delegate
      

    TfLiteCoreMlDelegateOptions options = {};
    delegate = TfLiteCoreMlDelegateCreate(&options);
    if (delegate == NULL) {
      // Add Metal delegate options if necessary
      delegate = TFLGpuDelegateCreate(NULL);
    }
    // Initialize interpreter with delegate
      

La logica di creazione del delegato legge l'ID macchina del dispositivo (ad es. iPhone11,1) per determinarne la disponibilità del motore neurale. Vedere il codice per maggiori dettagli. In alternativa, puoi implementare il tuo set di dispositivi di lista negata utilizzando altre librerie come DeviceKit .

Utilizzo della versione precedente di Core ML

Sebbene iOS 13 supporti Core ML 3, il modello potrebbe funzionare meglio quando viene convertito con la specifica del modello Core ML 2. La versione di conversione di destinazione è impostata sulla versione più recente per impostazione predefinita, ma puoi modificarla impostando coreMLVersion (in Swift, coreml_version in C API) nell'opzione delegato su una versione precedente.

Operazioni supportate

Le operazioni seguenti sono supportate dal delegato Core ML.

• Aggiungere
  • Solo alcune forme sono trasmissibili. Nel layout del tensore di Core ML, le seguenti forme del tensore possono essere trasmesse. [B, C, H, W] , [B, C, 1, 1] , [B, 1, H, W] , [B, 1, 1, 1] .
• Piscina media2D
• Concat
  • La concatenazione dovrebbe essere eseguita lungo l'asse del canale.
• Conv2D
  • Pesi e bias dovrebbero essere costanti.
• DepthwiseConv2D
  • Pesi e bias dovrebbero essere costanti.
• Completamente connesso (aka Dense o InnerProduct)
  • Pesi e bias (se presenti) dovrebbero essere costanti.
  • Supporta solo casi a lotto singolo. Le dimensioni di input devono essere 1, tranne l'ultima dimensione.
• Duro
• Logistica (aka Sigmoid)
• Max Pool2D
• Specchio Pad
  • È supportato solo l'input 4D con la modalità REFLECT . Il riempimento deve essere costante ed è consentito solo per le dimensioni H e W.
• Mul
  • Solo alcune forme sono trasmissibili. Nel layout del tensore di Core ML, le seguenti forme del tensore possono essere trasmesse. [B, C, H, W] , [B, C, 1, 1] , [B, 1, H, W] , [B, 1, 1, 1] .
• Pad e PadV2
  • È supportato solo l'input 4D. Il riempimento deve essere costante ed è consentito solo per le dimensioni H e W.
• Relu
• ReluN1To1
• Relu6
• Rimodellare
  • Supportato solo quando la versione di destinazione di Core ML è 2, non supportata quando la versione di destinazione di Core ML 3.
• RidimensionaBilineare
• Soft Max
• Tanh
• TransposeConv
  • I pesi dovrebbero essere costanti.

Feedback

Per problemi, crea un problema GitHub con tutti i dettagli necessari per la riproduzione.

FAQ

• CoreML delega il supporto di fallback alla CPU se un grafico contiene operazioni non supportate?
  • sì
• Il delegato CoreML funziona su iOS Simulator?
  • Sì. La libreria include target x86 e x86_64 in modo che possa essere eseguita su un simulatore, ma non vedrai un aumento delle prestazioni rispetto alla CPU.
• TensorFlow Lite e il delegato CoreML supportano MacOS?
  • TensorFlow Lite è testato solo su iOS ma non su MacOS.
• Le operazioni TF Lite personalizzate sono supportate?
  • No, il delegato CoreML non supporta le operazioni personalizzate e faranno il fallback alla CPU.

API

• API Swift del delegato Core ML
• API C delegata Core ML
  • Questo può essere utilizzato per i codici Objective-C. ~~~