יצרן מודלים של TensorFlow Lite

סקירה כללית

הספרייה TensorFlow Lite Model Maker מפשטת את תהליך האימון של מודל TensorFlow Lite באמצעות מערך נתונים מותאם אישית. הוא משתמש בלמידת העברה כדי להפחית את כמות נתוני האימון הנדרשת ולקצר את זמן האימון.

משימות נתמכות

ספריית Model Maker תומכת כרגע במשינות ה-ML הבאות. כדי ללמוד איך לאמן את המודל, אפשר ללחוץ על הקישורים שבהמשך.

אם המשימות שלכם לא נתמכות, קודם צריך להשתמש ב-TensorFlow כדי לאמן מחדש מודל TensorFlow באמצעות העברת למידה (בהתאם למדריכים כמו images,‏ text,‏ audio) או לאמן אותו מאפס, ואז להמיר אותו למודל TensorFlow Lite.

דוגמה מקצה לקצה

‫Model Maker מאפשר לאמן מודל TensorFlow Lite באמצעות מערכי נתונים מותאמים אישית בכמה שורות קוד בלבד. לדוגמה, אלה השלבים לאימון מודל לסיווג תמונות.

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/')

פרטים נוספים זמינים במדריך לסיווג תמונות.

התקנה

יש שתי דרכים להתקין את Model Maker.

• מתקינים חבילת pip מוכנה מראש.

pip install tflite-model-maker

כדי להתקין גרסת Nightly, מריצים את הפקודה:

pip install tflite-model-maker-nightly

• משכפלים את קוד המקור מ-GitHub ומתקינים.

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

‫TensorFlow Lite Model Maker תלוי בחבילת pip של TensorFlow. לגבי דרייברים של GPU, אפשר לעיין במדריך ל-GPU או במדריך ההתקנה של TensorFlow.

Python API Reference

אפשר למצוא את ממשקי ה-API הציבוריים של Model Maker בהפניית ה-API.