Bu örnek uygulama, cihazın arka kamerasından gelen her şeyi sürekli olarak sınıflandırmak için görüntü sınıflandırma kullanır ve en olası sınıflandırmaları gösterir. Kullanıcının bir kayan nokta veya ölçümlü model arasında seçim yapmasına ve çıkarım yapılacak iş parçacığı sayısını seçmesine olanak tanır.
TensorFlow Lite'ı Swift veya Objective-C projenize ekleyin
TensorFlow Lite, Swift ve Objective-C'de yazılmış yerel iOS kitaplıkları sunar.
Aşağıdaki bölümlerde projenize TensorFlow Lite Swift veya Objective-C'yi nasıl ekleyeceğiniz gösterilmektedir:
CocoaPods geliştiricileri
Podfile
içinde TensorFlow Lite kapsülünü ekleyin. Ardından pod install
komutunu çalıştırın.
Swift
use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteSwift'
Objective-C
pod 'TensorFlowLiteObjC'
Sürümleri belirtme
Hem TensorFlowLiteSwift
hem de TensorFlowLiteObjC
kapsülleri için kararlı sürümler ve gecelik sürümler mevcuttur. Yukarıdaki örneklerde olduğu gibi bir sürüm kısıtlaması belirtmezseniz CocoaPods varsayılan olarak en son kararlı sürümü çeker.
Ayrıca bir sürüm kısıtlaması belirtebilirsiniz. Örneğin, 2.10.0 sürümünü kullanmak isterseniz bağımlılığı şu şekilde yazabilirsiniz:
pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 2.10.0'
Bu işlem, uygulamanızda TensorFlowLiteSwift
kapsülünün mevcut en yeni 2.x.y sürümünün kullanıldığından emin olmanızı sağlar. Alternatif olarak, gecelik derlemelere bağlı olmak isterseniz şunu yazabilirsiniz:
pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly'
2.4.0 sürümünden ve en son gece yayınlanan sürümlerinden itibaren varsayılan olarak GPU ve Core ML yetki verilmiş kullanıcıları, ikili program boyutunu azaltmak için kapsülden hariç tutulur. Alt spesifikasyonlar belirterek bunları dahil edebilirsiniz:
pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly', :subspecs => ['CoreML', 'Metal']
Bu sayede, TensorFlow Lite'a eklenen en yeni özellikleri kullanabilirsiniz. pod install
komutunu ilk kez çalıştırdığınızda Podfile.lock
dosyası oluşturulduktan sonra, gecelik kitaplık sürümünün geçerli tarihin sürümünde kilitleneceğini unutmayın. Gecelik kitaplığı yeni sürüme güncellemek istiyorsanız pod update
komutunu çalıştırmanız gerekir.
Sürüm kısıtlamalarını belirtmenin farklı yolları hakkında daha fazla bilgi edinmek için Kapsül sürümlerini belirtme bölümüne bakın.
Bazel geliştiricileri
BUILD
dosyanızda, TensorFlowLite
bağımlılığını hedefinize ekleyin.
Swift
swift_library(
deps = [
"//tensorflow/lite/swift:TensorFlowLite",
],
)
Objective-C
objc_library(
deps = [
"//tensorflow/lite/objc:TensorFlowLite",
],
)
C/C++ API'si
Alternatif olarak C API veya C++ API kullanabilirsiniz
# Using C API directly
objc_library(
deps = [
"//tensorflow/lite/c:c_api",
],
)
# Using C++ API directly
objc_library(
deps = [
"//tensorflow/lite:framework",
],
)
Kitaplığı içe aktarma
Swift dosyaları için TensorFlow Lite modülünü içe aktarın:
import TensorFlowLite
Objective-C dosyaları için şemsiye başlığını içe aktarın:
#import "TFLTensorFlowLite.h"
Alternatif olarak, Xcode projenizde CLANG_ENABLE_MODULES = YES
öğesini ayarlarsanız modül:
@import TFLTensorFlowLite;