יצרן מודלים של TensorFlow Lite

סקירה כללית

הספרייה TensorFlow Lite Model Maker מפשטת את התהליך של אימון מודל TensorFlow Lite באמצעות מערך נתונים מותאם אישית. היא משתמשת בלמידת העברה כדי להפחית את כמות נתוני האימון שנדרשת ולקצר את זמן האימון.

משימות נתמכות

נכון לעכשיו, הספרייה Model Maker תומכת במשימות הבאות של למידת מכונה. לוחצים על בקישורים הבאים תמצאו מדריכים לאימון המודל.

אם המשימות שלך לא נתמכות, צריך קודם להשתמש TensorFlow – כדי לאמן מחדש מודל TensorFlow בלמידה בהעברה (לפי מדריכים כמו תמונות, text, אודיו) או מאמנים את המודל מאפס ואז ממירים אותו ל-TensorFlow מודל Lite.

דוגמה מקצה לקצה

התכונה 'יוצר המודלים' מאפשרת לאמן מודל TensorFlow Lite באמצעות מערכי נתונים מותאמים אישית רק כמה שורות של קוד. לדוגמה, אלה השלבים לאימון תמונה של מודל סיווג.

from tflite_model_maker import image_classifier
from tflite_model_maker.image_classifier import DataLoader

# Load input data specific to an on-device ML app.
data = DataLoader.from_folder('flower_photos/')
train_data, test_data = data.split(0.9)

# Customize the TensorFlow model.
model = image_classifier.create(train_data)

# Evaluate the model.
loss, accuracy = model.evaluate(test_data)

# Export to Tensorflow Lite model and label file in `export_dir`.
model.export(export_dir='/tmp/')

פרטים נוספים זמינים במדריך לסיווג תמונות.

התקנה

יש שתי דרכים להתקין את 'יוצר המודלים'.

• מתקינים חבילת PIP מוכנה מראש.

pip install tflite-model-maker

כדי להתקין את גרסת הלילה, מבצעים את הפקודה:

pip install tflite-model-maker-nightly

• משכפלים את קוד המקור מ-GitHub ומתקינים.

git clone https://github.com/tensorflow/examples
cd examples/tensorflow_examples/lite/model_maker/pip_package
pip install -e .

TensorFlow Lite Model Maker תלוי ב-pip של TensorFlow חבילה. למידע על מנהלי התקנים של GPU: למדריך ל-GPU של TensorFlow או מדריך ההתקנה.

מאמרי עזרה על API בשפת Python

ניתן למצוא את ממשקי ה-API הציבוריים של 'יוצר המודלים' ב-API .