เครื่องมือสร้างโมเดลของ TensorFlow Lite

ภาพรวม

ไลบรารีเครื่องสร้างโมเดล TensorFlow Lite ทำให้กระบวนการฝึก โมเดล TensorFlow Lite โดยใช้ชุดข้อมูลที่กำหนดเอง ใช้การเรียนรู้การโอนถ่าย ปริมาณข้อมูลในการฝึกที่จำเป็น และลดระยะเวลาการฝึก

งานที่รองรับ

ปัจจุบันไลบรารีเครื่องสร้างโมเดลรองรับงาน ML ต่อไปนี้ คลิก ลิงก์ด้านล่างเพื่อดูคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีฝึกโมเดล

หากระบบไม่รองรับงานของคุณ โปรดใช้ TensorFlow เพื่อฝึกโมเดล TensorFlow อีกครั้ง โดยใช้การเรียนรู้การโอน (ทำตามคำแนะนำอย่าง รูปภาพ ข้อความ เสียง) หรือ ฝึกการทำงานใหม่ตั้งแต่ต้น แล้วแปลงเป็น TensorFlow โมเดล Lite

ตัวอย่างแบบครบวงจร

เครื่องสร้างโมเดลช่วยให้คุณฝึกโมเดล TensorFlow Lite โดยใช้ชุดข้อมูลที่กำหนดเองใน ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด ตัวอย่างเช่น ต่อไปนี้คือขั้นตอนการฝึกรูปภาพ โมเดลการจัดประเภท

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/')

ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่คำแนะนำในการจำแนกรูปภาพ

การติดตั้ง

คุณสามารถติดตั้ง Model Maker ได้ 2 วิธี

• ติดตั้งแพ็กเกจ PIP ที่สร้างไว้ล่วงหน้า

pip install tflite-model-maker

ถ้าต้องการติดตั้งเวอร์ชันกลางคืน โปรดทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

pip install tflite-model-maker-nightly

• โคลนซอร์สโค้ดจาก GitHub แล้วติดตั้ง

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

เครื่องสร้างโมเดล TensorFlow Lite ต้องใช้ TensorFlow pip แพ็กเกจ สำหรับไดรเวอร์ GPU โปรดดูที่ คู่มือ GPU ของ TensorFlow หรือ คู่มือการติดตั้ง

ข้อมูลอ้างอิงของ Python API

คุณสามารถดู API สาธารณะของ Model Maker ได้ใน API ข้อมูลอ้างอิง