Genel Bakış
TensorFlow Lite Model Maker kitaplığı, özel veri kümesi kullanarak TensorFlow Lite modeli eğitme sürecini basitleştirir. Gerekli eğitim verilerinin miktarını azaltmak ve eğitim süresini kısaltmak için transfer öğrenimini kullanır.
Desteklenen Görevler
Model Oluşturucu kitaplığı şu anda aşağıdaki makine öğrenimi görevlerini desteklemektedir. Modeli eğitme hakkında kılavuzlar için aşağıdaki bağlantıları tıklayın.
| Desteklenen Görevler | Görev Yardımcı Programı |
|---|---|
| Görüntü Sınıflandırma: eğitici, API | Görüntüleri önceden tanımlanmış kategorilere göre sınıflandırın. |
| Nesne Algılama: eğitici, api | Nesneleri gerçek zamanlı olarak algılayın. |
| Metin sınıflandırma: eğitim, api | Metni önceden tanımlanmış kategorilere göre sınıflandırın. |
| BERT Soru-Cevap: eğitim, api | BERT ile belirli bir bağlamdaki bir sorunun yanıtını bulma |
| Ses Sınıflandırması: eğitim, api | Sesleri önceden tanımlanmış kategorilere göre sınıflandırın. |
| Öneri: demo, api | Cihazdaki senaryo için bağlam bilgilerine göre öğeler önerin. |
| Arayan: tutorial, api | Veritabanında benzer metin veya resim arama |
Görevleriniz desteklenmiyorsa lütfen önce TensorFlow'u kullanarak bir TensorFlow modelini aktarım öğrenimiyle (resimler, metin, ses gibi kılavuzları izleyerek) yeniden eğitin veya sıfırdan eğitin, ardından TensorFlow Lite modeline dönüştürün.
Uçtan Uca Örnek
Model Maker, yalnızca birkaç satır kodla özel veri kümelerini kullanarak TensorFlow Lite modeli eğitmenize olanak tanır. Örneğin, resim sınıflandırma modeli eğitme adımları aşağıda verilmiştir.
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/')
Daha fazla ayrıntı için resim sınıflandırma kılavuzuna bakın.
Kurulum
Model Maker'ı yüklemenin iki yolu vardır.
- Önceden oluşturulmuş bir pip paketi yükleyin.
pip install tflite-model-maker
Gece sürümünü yüklemek istiyorsanız lütfen şu komutu uygulayın:
pip install tflite-model-maker-nightly
- Kaynak kodunu GitHub'dan klonlayın ve yükleyin.
git clone https://github.com/tensorflow/examples
cd examples/tensorflow_examples/lite/model_maker/pip_package
pip install -e .
TensorFlow Lite Model Maker, TensorFlow pip paketine bağlıdır. GPU sürücüleri için lütfen TensorFlow'un GPU kılavuzuna veya yükleme kılavuzuna bakın.
Python API Referansı
Model Maker'ın herkese açık API'lerini API referansında bulabilirsiniz.