Danneggiare i modelli con metadati può essere facile come poche righe di codice. I metadati TensorFlow Lite contengono una ricca descrizione delle funzionalità del modello e delle modalità di utilizzo. Può consentire ai generatori di codice di generare automaticamente il codice di inferenza per conto tuo, ad esempio utilizzando la funzionalità di associazione di Android Studio ML o il generatore di codice Android TensorFlow. Può essere usato anche per configurare la tua pipeline di inferenza personalizzata.
Strumenti e librerie
TensorFlow Lite fornisce una varietà di strumenti e librerie per soddisfare diversi livelli di requisiti di deployment, come indicato di seguito:
Genera l'interfaccia del modello con i generatori di codice Android
Esistono due modi per generare automaticamente il codice wrapper Android necessario per il modello TensorFlow Lite con metadati:
L'associazione di modelli ML di Android Studio include strumenti disponibili in Android Studio per importare il modello TensorFlow Lite tramite un'interfaccia grafica. Android Studio configurerà automaticamente le impostazioni del progetto e genererà classi wrapper in base ai metadati del modello.
TensorFlow Lite Code Generator è un eseguibile che genera automaticamente un'interfaccia del modello in base ai metadati. Al momento 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 digitati comeBitmapeRect. Gli utenti di Android Studio possono accedere alla funzionalità di codegen anche tramite Android Studio ML Binding.
Creazione di pipeline di inferenza personalizzate con la libreria di supporto di TensorFlow Lite
TensorFlow Lite Support Library è una libreria multipiattaforma che aiuta a personalizzare l'interfaccia del modello e a creare pipeline di inferenza. Contiene vari metodi e strutture dati util per eseguire pre/post-elaborazione e 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 preaddestrati con metadati
Sfoglia i modelli Kaggle per scaricare modelli preaddestrati con metadati per attività sia di visione artificiale che di testo. Scopri anche le diverse opzioni di visualizzazione dei metadati.
Repository GitHub di assistenza TensorFlow Lite
Visita il repository GitHub di assistenza TensorFlow per altri esempi e il codice sorgente.