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將 LiteRT 新增至 Swift 或 Objective-C 專案

LiteRT 提供使用 Swift 和 Objective-C。

以下章節示範如何新增 LiteRT Swift 或 Objective-C 至專案中：

CocoaPods 開發人員

在 Podfile 中新增 LiteRT Pod。接著執行 pod install。

Swift

use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteSwift'

Objective-C

pod 'TensorFlowLiteObjC'

指定版本

我們有穩定版和夜間版本，兩者都適用 TensorFlowLiteSwift 和 TensorFlowLiteObjC 個 Pod。如果您沒有指定 如上例所示，CocoaPods 會提取最新的 以及最新的穩定版本

您也可以指定版本限制。舉例來說，如果您想依賴 2.10.0 版時，您可以將依附元件編寫為：

pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 2.10.0'

這可確保最新的 TensorFlowLiteSwift 2.x.y 版本 應用程式內使用 pod。或者，如果您想要依據夜間運作 可以編寫：

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

來自 2.4.0 版本和最新夜間版本 (預設為 2.4.0 版) GPU 和 Core ML 張黨代表票 以便縮減二進位檔大小您可以在 指定 subspec：

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

如此一來，你就可以使用 LiteRT 新增的最新功能。注意事項 執行 pod install 指令，Podfile.lock 檔案建立完成後 晚上 12 點，系統將鎖定目前版本 日期的版本。如果想將夜間程式庫更新為更新版， 應執行 pod update 指令

如要進一步瞭解各種指定版本限制的方式，請參閱 指定 Pod 版本。

Bazel 開發人員

在 BUILD 檔案中，將 TensorFlowLite 依附元件新增至目標。

Swift

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

Objective-C

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

C/C++ API

或者，您也可以使用 C API 或 C++ API

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

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

匯入程式庫

如為 Swift 檔案，請匯入 LiteRT 模組：

import TensorFlowLite

如為 Objective-C 檔案，請匯入產品標頭：

#import "TFLTensorFlowLite.h"

或者，如果您在 Xcode 專案中設定 CLANG_ENABLE_MODULES = YES，則該模組會：

@import TFLTensorFlowLite;