استنتاج TensorFlow Lite باستخدام بيانات التعريف

يمكن أن يكون وضع النماذج باستخدام البيانات الوصفية أمرًا سهلاً مثل بضعة أسطر من الرموز. تحتوي بيانات TensorFlow Lite على وصف غني عن ما يفعله النموذج وكيفية استخدامه. وبإمكان هذه الأداة تمكين أدوات إنشاء الرموز من إنشاء رمز استنتاج تلقائيًا نيابةً عنك، مثل استخدام ميزة ربط تعلُّم الآلة ضمن Android Studio أو أداة إنشاء رموز Android TensorFlow Lite في Android. يمكن استخدامه أيضًا لضبط مسار الاستنتاج المخصّص

الأدوات والمكتبات

يوفّر TensorFlow Lite مجموعة متنوعة من الأدوات والمكتبات لتلبية مستويات مختلفة من متطلبات النشر على النحو التالي:

إنشاء واجهة نموذج باستخدام أدوات إنشاء الرموز البرمجية من Android

هناك طريقتان لإنشاء رمز برنامج تضمين Android تلقائيًا لنموذج TensorFlow Lite باستخدام البيانات الوصفية:

  1. تتوفّر أداة Android Studio ML model Binding في "استوديو Android" لاستيراد نموذج TensorFlow Lite من خلال واجهة رسومية. سيعمل Android Studio تلقائيًا على ضبط إعدادات المشروع وإنشاء فئات برامج تضمين استنادًا إلى البيانات الوصفية للنموذج.

  2. TensorFlow Lite Code Builder هو ملف قابل للتنفيذ ينشئ واجهة النموذج تلقائيًا استنادًا إلى البيانات الوصفية. وهو يدعم حاليًا Android مع Java. ويزيل رمز التضمين الحاجة إلى التفاعل مباشرةً مع ByteBuffer. بدلاً من ذلك، يمكن للمطوّرين التفاعل مع نموذج TensorFlow Lite مع العناصر المكتوبة مثل Bitmap وRect. يمكن لمستخدمي "استوديو Android" أيضًا الوصول إلى ميزة الترميز من خلال ميزة ربط تعلُّم الآلة في "استوديو Android".

أنشِئ مسارات استنتاج مخصّصة باستخدام مكتبة الدعم TensorFlow Lite.

TensorFlow Lite Support Library هي مكتبة متعدّدة المنصات تساعد في تخصيص واجهة النموذج وإنشاء مسارات الاستنتاج. فهي تحتوي على مجموعة متنوعة من طرق الاستخدام وهياكل البيانات لإجراء المعالجة السابقة أو اللاحقة وتحويل البيانات. وتم تصميم هذه الوحدة أيضًا لتتوافق مع سلوك وحدات TensorFlow، مثل TF.Image وTF.Text، ما يضمن اتّساق المحتوى بين التدريب والاستقصاء.

استكشاف النماذج المدرّبة مسبقًا باستخدام البيانات الوصفية

تصفح نماذج Kaggle لتنزيل نماذج مدربة مسبقًا مع بيانات وصفية لكل من مهام الرؤية والنصوص. اطّلِع أيضًا على الخيارات المختلفة لتصور البيانات الوصفية.

مستودع GitHub لدعم TensorFlow Lite

يُرجى الانتقال إلى مستودع TensorFlow Lite Support GitHubللاطّلاع على المزيد من الأمثلة ورمز المصدر.