Python ile Linux tabanlı cihazlar için hızlı başlangıç kılavuzu

TensorFlow Lite'ın Python ile kullanılması, Raspberry Pi ve Edge TPU'lu Corral cihazlar gibi Linux'a dayalı birçok yerleşik cihazlar için idealdir.

Bu sayfada, birkaç dakika içinde Python ile TensorFlow Lite modellerini çalıştırmaya nasıl başlayabileceğiniz gösterilmektedir. Tek ihtiyacınız olan TensorFlow Lite'a dönüştürülmüş bir TensorFlow modelidir. (Henüz dönüştürülmüş bir modeliniz yoksa aşağıda bağlantısı verilen örnekte verilen modeli kullanarak deneme yapabilirsiniz.)

TensorFlow Lite çalışma zamanı paketi hakkında

TensorFlow Lite modellerini Python ile hızlı bir şekilde çalıştırmaya başlamak için tüm TensorFlow paketleri yerine yalnızca TensorFlow Lite yorumlayıcısını yükleyebilirsiniz. Bu basitleştirilmiş Python paketi tflite_runtime olarak adlandırılır.

tflite_runtime paketi, tam tensorflow paketinin boyutundan çok daha büyüktür ve TensorFlow Lite ile çıkarım yapmak için gereken minimum kodu içerir. Bu, özellikle Interpreter Python sınıfıdır. Tek yapmanız gereken .tflite modellerini yürütmek ve büyük TensorFlow kitaplığıyla disk alanı israfını önlemek olduğunda bu küçük paket idealdir.

Python için TensorFlow Lite'ı yükleme

Linux'a pip ile yükleyebilirsiniz:

python3 -m pip install tflite-runtime

Desteklenen platformlar

tflite-runtime Python çemberleri önceden oluşturulmuş ve şu platformlar için sağlanır:

  • Linux armv7l (ör. Raspberry Pi OS'i çalıştıran Raspberry Pi 2, 3, 4 ve Zero 2 32 bit)
  • Linux aarch64 (ör. Debian ARM64 çalıştıran Raspberry Pi 3, 4)
  • Linux (x86_64)

TensorFlow Lite modellerini diğer platformlarda çalıştırmak istiyorsanız tam TensorFlow paketini kullanmanız veya tflite-runtime paketini kaynaktan oluşturmanız gerekir.

TensorFlow'u Coral Edge TPU ile kullanıyorsanız bunun yerine ilgili Mercan kurulum belgelerini uygulamanız gerekir.

tflite_runtime kullanarak çıkarım yapma

Interpreter öğesini tensorflow modülünden içe aktarmak yerine artık tflite_runtime ürününden içe aktarmanız gerekiyor.

Örneğin, yukarıdaki paketi yükledikten sonra label_image.py dosyasını kopyalayıp çalıştırın. tensorflow kitaplığı yüklü olmadığı için büyük olasılıkla başarısız olur. Sorunu düzeltmek için dosyanın şu satırını düzenleyin:

import tensorflow as tf

Bunun yerine şöyle yazar:

import tflite_runtime.interpreter as tflite

Ardından bu satırı değiştirin:

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=args.model_file)

Şöyle diyor:

interpreter = tflite.Interpreter(model_path=args.model_file)

Şimdi label_image.py aracını tekrar çalıştırın. İşte bu kadar. Şu anda TensorFlow Lite modellerini çalıştırıyorsunuz.

Daha fazla bilgi