ওভারভিউ
TensorFlow Lite Model Maker লাইব্রেরি কাস্টম ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি TensorFlow Lite মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রক্রিয়াকে সহজ করে। এটি প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণ ডেটার পরিমাণ কমাতে এবং প্রশিক্ষণের সময়কে ছোট করতে স্থানান্তর শিক্ষা ব্যবহার করে।
সমর্থিত টাস্ক
মডেল মেকার লাইব্রেরি বর্তমানে নিম্নলিখিত ML কাজগুলিকে সমর্থন করে৷ মডেল প্রশিক্ষণ কিভাবে নির্দেশিকা জন্য নীচের লিঙ্কে ক্লিক করুন.
সমর্থিত টাস্ক | টাস্ক ইউটিলিটি |
---|---|
ছবির শ্রেণীবিভাগ: টিউটোরিয়াল , এপিআই | পূর্বনির্ধারিত বিভাগে ছবি শ্রেণীবদ্ধ করুন. |
অবজেক্ট ডিটেকশন: টিউটোরিয়াল , এপিআই | রিয়েল টাইমে বস্তু সনাক্ত করুন. |
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস: টিউটোরিয়াল , এপিআই | পাঠ্যকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করুন। |
BERT প্রশ্নের উত্তর: টিউটোরিয়াল , এপিআই | BERT এর সাথে একটি প্রদত্ত প্রশ্নের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে উত্তর খুঁজুন। |
অডিও শ্রেণীবিভাগ: টিউটোরিয়াল , এপিআই | পূর্বনির্ধারিত বিভাগে অডিও শ্রেণীবদ্ধ করুন। |
প্রস্তাবনা: ডেমো , এপিআই | অন-ডিভাইস দৃশ্যের জন্য প্রসঙ্গ তথ্যের উপর ভিত্তি করে আইটেম সুপারিশ করুন। |
অনুসন্ধানকারী: টিউটোরিয়াল , এপিআই | একটি ডাটাবেসে অনুরূপ পাঠ্য বা চিত্র অনুসন্ধান করুন। |
যদি আপনার কাজগুলি সমর্থিত না হয়, অনুগ্রহ করে প্রথমে টেনসরফ্লো মডেলকে ট্রান্সফার লার্নিং ( ছবি , টেক্সট , অডিওর মতো নির্দেশিকা অনুসরণ করুন) সহ পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে বা স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষণ দিতে টেনসরফ্লো ব্যবহার করুন এবং তারপরে এটিকে টেনসরফ্লো লাইট মডেলে রূপান্তর করুন ।
এন্ড-টু-এন্ড উদাহরণ
মডেল মেকার আপনাকে কোডের কয়েকটি লাইনে কাস্টম ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি টেনসরফ্লো লাইট মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, এখানে একটি চিত্র শ্রেণিবিন্যাসের মডেলকে প্রশিক্ষণের পদক্ষেপগুলি রয়েছে৷
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/')
আরো বিস্তারিত জানার জন্য, চিত্র শ্রেণীবিভাগ নির্দেশিকা দেখুন।
ইনস্টলেশন
মডেল মেকার ইনস্টল করার দুটি উপায় আছে।
- একটি পূর্বনির্মাণ পাইপ প্যাকেজ ইনস্টল করুন।
pip install tflite-model-maker
আপনি যদি রাতের সংস্করণ ইনস্টল করতে চান, অনুগ্রহ করে 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 .
টেনসরফ্লো লাইট মডেল মেকার টেনসরফ্লো পিপ প্যাকেজের উপর নির্ভর করে। GPU ড্রাইভারের জন্য, অনুগ্রহ করে TensorFlow-এর GPU গাইড বা ইনস্টলেশন গাইড পড়ুন।
পাইথন API রেফারেন্স
আপনি API রেফারেন্সে মডেল মেকারের সর্বজনীন APIগুলি খুঁজে পেতে পারেন।