Tensorflow Lite Core ML 委托

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利用 TensorFlow Lite Core ML 委托,您可以在 Core ML 框架上运行 TensorFlow Lite 模型,从而加快 iOS 设备上的模型推断速度。

注:此委托仍处于实验(测试)阶段。它在 TensorFlow Lite 2.4.0 之后的版本和最新的 Nightly 版本中可用。

注:Core ML 委托支持 Core ML 版本 2 及更高版本。

支持的 iOS 版本和设备:

  • iOS 12 及更高版本。在旧 iOS 版本中,Core ML 委托会自动回退到 CPU。
  • 默认情况下,仅在使用 A12 SoC 及更高版本(iPhone XS 及更新型号)的设备上启用 Core ML 委托,从而使用 Neural Engine 加快推断速度。如果要在旧设备上也使用 Core ML 委托,请参阅最佳做法

支持的模型

目前,Core ML 委托支持浮点(FP32 和 FP16)模型。

在自己的模型上尝试 Core ML 委托

Core ML 委托已包含在 TensorFlow Lite CocoaPods 的 Nightly 版本中。要使用 Core ML 委托,请更改 TensorFlow Lite Pod,以便在 Podfile 中包含子规范 CoreML

注:如果您使用的是 C API 而不是 Objective-C API,则可以包含 TensorFlowLiteC/CoreML Pod。

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

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

注:Core ML 委托也可以将 C API 用于 Objective-C 代码。在 TensorFlow Lite 2.4.0 版本之前,这是唯一的选择。

Swift

    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)
    }
      

Objective-C

    // 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 ...
      

C(支持到 2.3.0 版)

    #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);
      

最佳做法

在没有 Neural Engine 的设备上使用 Core ML 委托

默认情况下,仅会在具有 Neural Engine 的设备上创建 Core ML 委托,如果没有创建委托,将返回 null。如果要在其他环境(如模拟器)中运行 Core ML 委托,在 Swift 中创建委托时,将 .all 作为一个选项传递。在 C++(和 Objective-C)中,您可以传递 TfLiteCoreMlDelegateAllDevices。下面的示例介绍了如何执行此操作:

Swift

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

Objective-C

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

    // Initialize interpreter with delegate
      

C

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

将 Metal(GPU) 委托用作回退

如果未创建 Core ML 委托,您仍可以使用 Metal 委托获得性能优势。下面的示例介绍了如何执行此操作:

Swift

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

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

Objective-C

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

C

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

委托创建逻辑会读取设备的机器 ID(如 iPhone11,1)以确定其 Neural Engine 的可用性。请参阅代码,了解更多详细信息。或者,您也可以使用其他库(如 DeviceKit)实现自己的拒绝列表设备集。

使用旧 Core ML 版本

虽然 iOS 13 支持 Core ML 3,但使用 Core ML 2 模型规范进行转换时,该模型的效果可能更好。默认情况下,目标转换版本会被设置为最新版本,但您可以通过在委托选项中设置 coreMLVersion(在 Swift 中;在 C API 中则为 coreml_version),将其更改为旧版本。

支持的运算

Core ML 委托支持以下运算。

  • Add
    • 只能广播几种形状。在 Core ML 张量布局中,可以广播以下张量形状。[B, C, H, W][B, C, 1, 1][B, 1, H, W][B, 1, 1, 1]
  • AveragePool2D
  • Concat
    • 串联应沿通道轴执行。
  • Conv2D
    • 权重和偏差应为常量。
  • DepthwiseConv2D
    • 权重和偏差应为常量。
  • FullyConnected(又称 Dense 或 InnerProduct)
    • 权重和偏差(如果存在)应为常量。
    • 仅支持单批次情况。除最后一个维度外,输入维度应为 1。
  • Hardswish
  • Logistic(又称 Sigmoid)
  • MaxPool2D
  • MirrorPad
    • 仅支持使用 REFLECT 模式的四维输入。填充应为常量,并且只能用于 H 和 W 维度。
  • Mul
    • 只能广播几种形状。在 Core ML 张量布局中,可以广播以下张量形状。[B, C, H, W][B, C, 1, 1][B, 1, H, W][B, 1, 1, 1]
  • Pad 和 PadV2
    • 仅支持四维输入。填充应为常量,并且只能用于 H 和 W 维度。
  • Relu
  • ReluN1To1
  • Relu6
  • Reshape
    • 仅当 Core ML 版本为 2 时才受支持,当目标版本为 Core ML 3 时不受支持。
  • ResizeBilinear
  • SoftMax
  • Tanh
  • TransposeConv
    • 权重应为常量。

反馈

如有问题,请创建 GitHub 问题,并提供重现问题所需的所有必要详细信息。

常见问题解答

  • 如果计算图包含不受支持的运算,CoreML 委托支持会回退到 CPU 吗?
  • CoreML 委托可以在 iOS 模拟器上工作吗?
    • 可以。该库包括 x86 和 x86_64 目标,因此,它可以在模拟器上运行,但是性能不会高于 CPU。
  • TensorFlow Lite 和 CoreML 委托支持 MacOS 吗?
    • TensorFlow Lite 仅在 iOS 上进行过测试,未在 MacOS 上进行测试。
  • 支持自定义 TF Lite 运算吗?
    • 不支持,CoreML 委托不支持自定义运算,它们将回退到 CPU。

API