iOS hızlı başlangıç kılavuzu

Bu örnek uygulama, verileri sürekli olarak sınıflandırmak için görsel sınıflandırma kullanıyor. cihazın arka kamerasından görüntüler ve en olası sınıflandırmaları da var. Kullanıcının kayan bir nokta ya da nicel modelini seçin ve çıkarım yapılacak iş parçacıklarının sayısını seçin.

Swift veya Objective-C projenize LiteRT'i ekleme

LiteRT, aşağıdaki dillerde yazılmış yerel iOS kitaplıkları sunar: Swift ve Hedef-C.

Aşağıdaki bölümlerde LiteRT Swift veya Objective-C'nin nasıl ekleneceği gösterilmektedir ekleyin:

CocoaPods geliştiricileri

Podfile içinde LiteRT kapsülünü ekleyin. Ardından pod install komutunu çalıştırın.

Swift

use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteSwift'

Objective-C

pod 'TensorFlowLiteObjC'

Sürümleri belirtme

Hem kararlı sürümler hem de gecelik sürümler seçeneği vardır. TensorFlowLiteSwift ve TensorFlowLiteObjC kapsül. Bir Yukarıdaki örneklerde olduğu gibi CocoaPods, varsayılan olarak kararlı sürümde çalışır.

Ayrıca bir sürüm kısıtlaması belirtebilirsiniz. Örneğin, Yeşil Ofis projenize 2.10.0 sürümünü kullanıyorsanız bağımlılığı şu şekilde yazabilirsiniz:

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 2.10.0'

Bu işlem, TensorFlowLiteSwift ürününün mevcut en son 2.x.y sürümünü sağlar. kapsülünün uygulamanızda kullanılması. Ya da isterseniz gecelik tahmini şunları yazabilirsiniz:

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

Varsayılan olarak 2.4.0 sürümünden ve en son gecelik sürümlerden GPU ve Core ML yetki verilmiş kullanıcı sayısı hariç tutmanızı öneririz. Onları şu şekilde dahil edebilirsiniz: alt spesifikasyon belirtiliyor:

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

Bu sayede, LiteRT'e eklenen en yeni özellikleri kullanabilirsiniz. Not pod install komutunu çalıştırdığınızda Podfile.lock dosyası oluşturulduktan sonra ilk kez denediğimizde, gecelik kitaplık sürümü şu an sürümü. Gecelik kitaplığı yenisiyle güncellemek isterseniz pod update komutunu çalıştırması gerekir.

Sürüm kısıtlamalarını belirtmenin farklı yolları hakkında daha fazla bilgi edinmek için Kapsülü belirtme sürümleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Bazel geliştiricileri

BUILD dosyanızda, TensorFlowLite bağımlılığını hedefinize ekleyin.

Swift

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

Objective-C

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

C/C++ API'sı

Alternatif olarak, C API veya C++ API

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

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

Kitaplığı içe aktarma

Swift dosyaları için LiteRT modülünü içe aktarın:

import TensorFlowLite

Objective-C dosyaları için şemsiye başlığı içe aktarın:

#import "TFLTensorFlowLite.h"

Veya Xcode projenizde CLANG_ENABLE_MODULES = YES değerini ayarlarsanız modül:

@import TFLTensorFlowLite;