คู่มือเริ่มใช้งาน iOS อย่างรวดเร็ว

แอปตัวอย่างนี้ใช้การแยกประเภทรูปภาพเพื่อจัดประเภทสิ่งที่เห็นจากกล้องหลังของอุปกรณ์อย่างต่อเนื่อง โดยแสดงการจัดประเภทที่เป็นไปได้มากที่สุด เพื่อให้ผู้ใช้เลือกได้ระหว่างรูปแบบจุดลอยตัวหรือโมเดลที่วัดปริมาณ และเลือกจำนวนชุดข้อความที่จะทำการอนุมาน

เพิ่ม TensorFlow Lite ไปยังโปรเจ็กต์ Swift หรือ Objective-C

TensorFlow Lite มีไลบรารี iOS แบบเนทีฟที่เขียนด้วย Swift และ Objective-C

ส่วนด้านล่างแสดงวิธีเพิ่ม TensorFlow Lite Swift หรือ Objective-C ลงในโปรเจ็กต์

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ CocoaPods

ใน Podfile ให้เพิ่มพ็อด TensorFlow Lite จากนั้นเรียกใช้ pod install

Swift

use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteSwift'

Objective-C

pod 'TensorFlowLiteObjC'

การระบุเวอร์ชัน

มีรุ่นที่เสถียรและการเผยแพร่ตอนกลางคืนพร้อมใช้งานสำหรับทั้งพ็อด TensorFlowLiteSwift และ TensorFlowLiteObjC หากไม่ระบุข้อจำกัดเวอร์ชันตามตัวอย่างข้างต้น CocoaPods จะดึงเวอร์ชันเสถียรล่าสุดโดยค่าเริ่มต้น

นอกจากนี้ คุณยังระบุข้อจำกัดเวอร์ชันได้ด้วย เช่น หากต้องการใช้เวอร์ชัน 2.10.0 คุณสามารถเขียนการอ้างอิงได้ดังนี้

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 2.10.0'

การดำเนินการนี้จะช่วยให้มั่นใจได้ว่ามีการใช้พ็อด TensorFlowLiteSwift เวอร์ชัน 2.x.y เวอร์ชันล่าสุดที่มีอยู่ในแอป หรือหากต้องการใช้บิลด์กลางคืน คุณก็เขียนสิ่งต่อไปนี้ได้

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

ตั้งแต่เวอร์ชัน 2.4.0 และรุ่นกลางคืนล่าสุด โดยค่าเริ่มต้น ระบบจะยกเว้น GPU และผู้รับมอบสิทธิ์ ML หลักออกจากพ็อดเพื่อลดขนาดไบนารี คุณอาจรวมเมตริกเหล่านั้นด้วย การระบุข้อมูลจำเพาะย่อย

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

ซึ่งจะช่วยให้คุณใช้ฟีเจอร์ล่าสุดที่เพิ่มลงใน TensorFlow Lite ได้ โปรดทราบว่าเมื่อสร้างไฟล์ Podfile.lock เมื่อคุณเรียกใช้คำสั่ง pod install เป็นครั้งแรก ระบบจะล็อกเวอร์ชันคลังตอนกลางคืนตามเวอร์ชันปัจจุบันของเวอร์ชันปัจจุบัน หากต้องการอัปเดตไลบรารีกลางคืนเป็นไลบรารีที่ใหม่กว่า คุณควรเรียกใช้คำสั่ง pod update

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีต่างๆ ในการระบุข้อจำกัดของเวอร์ชันได้ที่การระบุเวอร์ชันพ็อด

นักพัฒนา Bazel

ในไฟล์ BUILD ให้เพิ่มทรัพยากร Dependency TensorFlowLite ไปยังเป้าหมาย

Swift

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

Objective-C

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

API ของ C/C++

หรือคุณสามารถใช้ C API หรือ C++ API

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

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

นำเข้าไลบรารี

สำหรับไฟล์ Swift ให้นำเข้าโมดูล TensorFlow Lite ดังนี้

import TensorFlowLite

สำหรับไฟล์ Objective-C ให้นำเข้าส่วนหัวร่ม ดังนี้

#import "TFLTensorFlowLite.h"

หรือโมดูลหากคุณตั้งค่า CLANG_ENABLE_MODULES = YES ในโปรเจ็กต์ Xcode ให้ทำดังนี้

@import TFLTensorFlowLite;