Meta verilerle modellerden çıkarım yapmak, birkaç satır kod kadar kolay olabilir. TensorFlow Lite meta verileri, modelin ne yaptığına ve modelin nasıl kullanılacağına dair zengin bir açıklama içerir. Android Studio ML Binding özelliği veya TensorFlow Lite Android kod oluşturma aracı gibi araçlarla kod oluşturucuları sizin için otomatik olarak çıkarım kodunu oluşturmaları konusunda destekleyebilir. Özel çıkarım ardışık düzeninizi yapılandırmak için de kullanılabilir.
Araçlar ve kitaplıklar
TensorFlow Lite, dağıtım gereksinimlerinin farklı katmanlarını sunmak için aşağıdaki gibi çeşitli araçlar ve kitaplıklar sağlar:
Android kod oluşturma araçlarıyla model arayüzü oluşturun
Meta verilerle TensorFlow Lite modeli için gerekli Android sarmalayıcı kodunu otomatik olarak oluşturmanın iki yolu vardır:
Android Studio ML Model Binding, TensorFlow Lite modelini bir grafik arayüz aracılığıyla içe aktarmak için Android Studio'da bulunan araçlardır. Android Studio, projenin ayarlarını otomatik olarak yapılandırır ve model meta verilerine göre sarmalayıcı sınıfları oluşturur.
TensorFlow Lite Kod Oluşturucu, meta verilere göre otomatik olarak model arayüzü oluşturan yürütülebilir bir uygulamadır. Şu anda Android'i Java ile destekliyor. Sarmalayıcı kodu, doğrudan
ByteBufferile etkileşim kurma ihtiyacını ortadan kaldırır. Bunun yerine, geliştiricilerBitmapveRectgibi yazılan nesnelerle TensorFlow Lite modeliyle etkileşim kurabilir. Android Studio kullanıcıları, kod oluşturma özelliğine Android Studio ML Binding üzerinden de erişebilir.
TensorFlow Lite Destek Kitaplığı ile özel çıkarım ardışık düzenleri oluşturun
TensorFlow Lite Destek Kitaplığı, model arayüzünü özelleştirmeye ve çıkarım ardışık düzenleri derlemeye yardımcı olan, platformlar arası bir kitaplıktır. Öncesi/sonrası işleme ve veri dönüştürme işlemleri için çeşitli yardımcı yöntemler ve veri yapıları içerir. Ayrıca, TF.Image ve TF.Text gibi TensorFlow modüllerinin davranışına uygun şekilde tasarlanmıştır ve eğitimden çıkarıma kadar tutarlılık sağlar.
Meta veri içeren önceden eğitilmiş modelleri keşfetme
Hem vizyon hem de metin görevleri için meta verilere sahip önceden eğitilmiş modelleri indirmek isterseniz Kaggle Modelleri'ne göz atın. Ayrıca meta verileri görselleştirmek için farklı seçenekleri inceleyin.
TensorFlow Lite Desteği GitHub deposu
Daha fazla örnek ve kaynak kodu için TensorFlow Lite Desteği GitHub deposunu ziyaret edin.