Bắt đầu nhanh cho các thiết bị chạy Linux bằng Python

Việc sử dụng TensorFlow Lite với Python rất phù hợp với các thiết bị được nhúng dựa trên Linux, chẳng hạn như R Phục sinh Pi và các thiết bị san hô có Edge TPU, cùng nhiều thiết bị khác.

Trang này cho biết cách bắt đầu chạy các mô hình TensorFlow Lite bằng Python chỉ trong vài phút. Tất cả những gì bạn cần là một mô hình TensorFlow được chuyển đổi thành TensorFlow Lite. (Nếu chưa chuyển đổi mô hình, bạn có thể thử nghiệm bằng mô hình được cung cấp trong ví dụ qua đường liên kết bên dưới.)

Giới thiệu về gói thời gian chạy TensorFlow Lite

Để nhanh chóng bắt đầu thực thi các mô hình TensorFlow Lite bằng Python, bạn có thể chỉ cài đặt trình thông dịch TensorFlow Lite thay vì tất cả các gói TensorFlow. Chúng tôi gọi gói Python đơn giản này là tflite_runtime.

Gói tflite_runtime là một phần nhỏ kích thước của gói tensorflow đầy đủ và bao gồm mã tối thiểu cần thiết để chạy dự đoán bằng TensorFlow Lite – chủ yếu là lớp Python Interpreter. Gói nhỏ này là lựa chọn lý tưởng khi bạn chỉ muốn thực thi các mô hình .tflite và tránh lãng phí dung lượng ổ đĩa với thư viện TensorFlow lớn.

Cài đặt TensorFlow Lite cho Python

Bạn có thể cài đặt trên Linux bằng pip:

python3 -m pip install tflite-runtime

Nền tảng được hỗ trợ

Bánh xe Python tflite-runtime được tạo sẵn và cung cấp cho các nền tảng sau:

  • Linux armv7l (ví dụ: Rspberry Pi 2, 3, 4 và Zero 2 đang chạy hệ điều hành Raffberry Pi 32 bit)
  • Linux aarch64 (ví dụ: Rspberry Pi 3, 4 đang chạy Debian ARM64)
  • Linux x86_64

Nếu muốn chạy mô hình TensorFlow Lite trên các nền tảng khác, bạn nên sử dụng gói TensorFlow đầy đủ hoặc tạo gói tflite-runtime từ nguồn.

Nếu đang sử dụng TensorFlow với TPU san hô, bạn nên làm theo tài liệu thiết lập san hô thích hợp.

Chạy dự đoán bằng tflite_runtime

Thay vì nhập Interpreter từ mô-đun tensorflow, giờ đây, bạn cần nhập mô-đun này từ tflite_runtime.

Ví dụ: sau khi cài đặt gói ở trên, hãy sao chép và chạy tệp label_image.py. Thao tác này (có thể) sẽ không thành công vì bạn chưa cài đặt thư viện tensorflow. Để khắc phục lỗi này, hãy chỉnh sửa dòng này của tệp:

import tensorflow as tf

Do đó, cửa sổ sẽ đọc:

import tflite_runtime.interpreter as tflite

Sau đó, thay đổi dòng này:

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

Do đó, nó có nội dung:

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

Bây giờ, hãy chạy lại label_image.py. Vậy là xong! Bạn đang thực thi các mô hình TensorFlow Lite.

Tìm hiểu thêm