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このサンプルアプリでは画像分類を使用して、画像、音声、デバイスの背面カメラで検出された、最も確率の高い学習します。ユーザーは浮動小数点数または量子化推論を実行するスレッド数を選択します

Swift プロジェクトまたは Objective-C プロジェクトに LiteRT を追加する

LiteRT は、 Swift および Objective-C。

以下のセクションでは、LiteRT Swift または Objective-C を追加する方法について説明します。追加します。

CocoaPods デベロッパー

Podfile で、LiteRT Pod を追加します。次に、pod install を実行します。

Swift

use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteSwift'

Objective-C

pod 'TensorFlowLiteObjC'

バージョンの指定

Stable リリースと、両方のバージョンでナイトリーリリースがあります。 TensorFlowLiteSwift Pod と TensorFlowLiteObjC Pod。「新規顧客の獲得」目標を制約があると、CocoaPods は最新のバージョンを pull します。 Stable リリースでデフォルト状態を維持します。

バージョンの制約を指定することもできます。たとえば Pod の IP アドレスをバージョン 2.10.0 では、依存関係を次のように記述できます。

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 2.10.0'

これにより、TensorFlowLiteSwift の利用可能な最新の 2.x.y バージョンが保証されます。確認します。あるいは、夜間のゾーン時間に依存したい場合に次のように記述できます。

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly'

2.4.0 バージョンと最新のナイトリーリリース（デフォルト） GPU と Core ML 代議員数は Pod から除外されます。次の方法で追加できます。サブ仕様を指定します。

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly', :subspecs => ['CoreML', 'Metal']

これにより、LiteRT に追加された最新機能を使用できるようになります。備考 Podfile.lock ファイルが作成されたら、pod install コマンドを実行したときに初めての場合は、夜間のライブラリバージョンが現在のバージョンにロックあります。ナイトリーライブラリを新しいライブラリに更新したい場合は、 pod update コマンドを実行する必要があります。

バージョンの制約を指定するさまざまな方法については、 Pod を指定するバージョンをご覧ください。

Bazel デベロッパー

BUILD ファイルで、TensorFlowLite 依存関係をターゲットに追加します。

Swift

swift_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite/swift:TensorFlowLite",
  ],
)

Objective-C

objc_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite/objc:TensorFlowLite",
  ],
)

C/C++ API

または、C API または C++ API

# Using C API directly
objc_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite/c:c_api",
  ],
)

# Using C++ API directly
objc_library(
  deps = [
      "//tensorflow/lite:framework",
  ],
)

ライブラリをインポートする

Swift ファイルの場合は、LiteRT モジュールをインポートします。

import TensorFlowLite

Objective-C ファイルの場合は、アンブレラヘッダーをインポートします。

#import "TFLTensorFlowLite.h"

または、Xcode プロジェクトで CLANG_ENABLE_MODULES = YES を設定した場合、モジュールは次のようになります。

@import TFLTensorFlowLite;