التشغيل السريع لنظام التشغيل iOS

يستخدم نموذج التطبيق هذا تصنيف الصور لإجراء تصنيف مستمر لكل ما يظهر من الكاميرا الخلفية للجهاز، مع عرض أهم التصنيفات. تسمح للمستخدم بالاختيار بين النقطة العائمة أو النموذج الكمي واختيار عدد سلاسل المحادثات المطلوب استنتاجها.

إضافة TensorFlow Lite إلى مشروع Swift أو Objective-C

يوفّر TensorFlow Lite مكتبات أصلية لنظام التشغيل iOS مكتوبة بلغة Swift وObjective-C.

توضح الأقسام أدناه كيفية إضافة TensorFlow Lite Swift أو Objective-C إلى مشروعك:

مطوّرو CocoaPods

في Podfile، أضِف لوحة TensorFlow Lite. بعد ذلك، شغِّل pod install.

Swift

use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteSwift'

Objective-C

pod 'TensorFlowLiteObjC'

تحديد الإصدارات

تتوفّر إصدارات ثابتة وإصدارات ليلية لكل من مجموعة الإعلانات المتسلسلة TensorFlowLiteSwift وTensorFlowLiteObjC. إذا لم تحدّد قيدًا على الإصدار كما في الأمثلة أعلاه، سيسحب CocoaPods أحدث إصدار ثابت تلقائيًا.

يمكنك أيضًا تحديد قيد الإصدار. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في الاعتماد على الإصدار 2.10.0، فيمكنك كتابة التبعية على النحو التالي:

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 2.10.0'

سيضمن ذلك استخدام أحدث إصدار 2.x.y متوفّر من مجموعة TensorFlowLiteSwift في تطبيقك. بدلاً من ذلك، إذا كنت تريد الاعتماد على الإصدارات الليلية، يمكنك كتابة:

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly'

بدءًا من الإصدار 2.4.0 وأحدث الإصدارات الليلية، يتم تلقائيًا استبعاد وحدة معالجة الرسومات والمفوَّضين الأساسيين لتعلُّم الآلة من المجموعة بهدف تقليل الحجم الثنائي. يمكنك تضمينها من خلال تحديد المواصفات الفرعية:

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly', :subspecs => ['CoreML', 'Metal']

سيتيح لك ذلك استخدام أحدث الميزات التي تمت إضافتها إلى TensorFlow Lite. يُرجى العِلم أنّه بعد إنشاء ملف Podfile.lock عند تنفيذ الأمر pod install للمرة الأولى، سيتم قفل إصدار المكتبة ليلاً وفق إصدار التاريخ الحالي. إذا أردت تحديث المكتبة الليلية إلى المكتبة الأحدث، عليك تنفيذ الأمر pod update.

لمزيد من المعلومات عن الطرق المختلفة لتحديد قيود الإصدار، يُرجى الاطّلاع على تحديد إصدارات مجموعة الإعلانات.

مطوّرو خبز Bazel

في ملف BUILD، أضِف التبعية TensorFlowLite إلى هدفك.

Swift

swift_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite/swift:TensorFlowLite",
  ],
)

Objective-C

objc_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite/objc:TensorFlowLite",
  ],
)

واجهة برمجة تطبيقات C/C++

بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام C API أو C++ API

# Using C API directly
objc_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite/c:c_api",
  ],
)

# Using C++ API directly
objc_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite:framework",
  ],
)

استيراد المكتبة

بالنسبة إلى ملفات Swift، يمكنك استيراد وحدة TensorFlow Lite:

import TensorFlowLite

بالنسبة إلى ملفات Objective-C، عليك استيراد عنوان المظلة:

#import "TFLTensorFlowLite.h"

أو، الوحدة النمطية في حال ضبط CLANG_ENABLE_MODULES = YES في مشروع Xcode:

@import TFLTensorFlowLite;