টেনসরফ্লো লাইট মডেল মেকার

সংক্ষিপ্ত বিবরণ

টেনসরফ্লো লাইট মডেল মেকার লাইব্রেরি কাস্টম ডেটাসেট ব্যবহার করে টেনসরফ্লো লাইট মডেলকে প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়া সহজ করে। এটি ট্রান্সফার লার্নিং ব্যবহার করে প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ কমাতে এবং প্রশিক্ষণের সময় কমাতে সাহায্য করে।

সমর্থিত কাজগুলি

মডেল মেকার লাইব্রেরি বর্তমানে নিম্নলিখিত ML কাজগুলিকে সমর্থন করে। মডেলটিকে কীভাবে প্রশিক্ষণ দিতে হয় তার নির্দেশিকাগুলির জন্য নীচের লিঙ্কগুলিতে ক্লিক করুন।

যদি আপনার কাজগুলি সমর্থিত না হয়, তাহলে অনুগ্রহ করে প্রথমে TensorFlow ব্যবহার করে ট্রান্সফার লার্নিং ( চিত্র , পাঠ্য , অডিওর মতো নির্দেশিকা অনুসরণ করে) সহ একটি TensorFlow মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন অথবা এটিকে স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষণ দিন, এবং তারপর এটিকে TensorFlow Lite মডেলে রূপান্তর করুন ।

এন্ড-টু-এন্ড উদাহরণ

মডেল মেকার আপনাকে মাত্র কয়েকটি লাইন কোডে কাস্টম ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি টেনসরফ্লো লাইট মডেল প্রশিক্ষণের সুযোগ দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি চিত্র শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল প্রশিক্ষণের ধাপগুলি এখানে দেওয়া হল।

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/')

আরও বিস্তারিত জানার জন্য, চিত্র শ্রেণীবিভাগ নির্দেশিকা দেখুন।

স্থাপন

মডেল মেকার ইনস্টল করার দুটি উপায় আছে।

• একটি পূর্বনির্মিত পিপ প্যাকেজ ইনস্টল করুন।

pip install tflite-model-maker

আপনি যদি নাইটলি ভার্সন ইনস্টল করতে চান, তাহলে অনুগ্রহ করে এই কমান্ডটি অনুসরণ করুন:

pip install tflite-model-maker-nightly

• GitHub থেকে সোর্স কোড ক্লোন করুন এবং ইনস্টল করুন।

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

TensorFlow Lite মডেল মেকার TensorFlow পিপ প্যাকেজের উপর নির্ভর করে। GPU ড্রাইভারের জন্য, অনুগ্রহ করে TensorFlow এর GPU গাইড বা ইনস্টলেশন গাইড দেখুন।

পাইথন এপিআই রেফারেন্স

আপনি API রেফারেন্সে মডেল মেকারের পাবলিক API গুলি খুঁজে পেতে পারেন।