TensorFlow Lite ora è LiteRT. LiteRT è il runtime principale per l'AI ad alte prestazioni di Google sul dispositivo. Sebbene i pacchetti TensorFlow Lite esistenti rimarranno funzionali, tutti i futuri aggiornamenti delle funzionalità e miglioramenti delle prestazioni saranno esclusivi di LiteRT. Poiché LiteRT supporta completamente l'API TensorFlow Lite Interpreter, la migrazione richiede solo un aggiornamento del nome del pacchetto, senza modifiche alla logica.
Per le modifiche al nome del pacchetto, consulta le seguenti guide alla migrazione per piattaforme specifiche.
Eseguire la migrazione su Android
Per eseguire la migrazione di un'applicazione Android utilizzando TensorFlow Lite, sostituisci la dipendenza
da org.tensorflow:tensorflow-lite a com.google.ai.edge.litert. Il
repository Maven LiteRT
include i seguenti pacchetti:
com.google.ai.edge.litert:litertcom.google.ai.edge.litert:litert-gpucom.google.ai.edge.litert:litert-metadatacom.google.ai.edge.litert:litert-support
Puoi apportare questa modifica nelle dipendenze di build.gradle:
dependencies {
...
implementation `com.google.ai.edge.litert:litert:2.1.0`
}
Play Services
LiteRT nel runtime di Play Services continua a utilizzare la dipendenza play-services-tflite. Se la tua app utilizza già il runtime di Play Services con
TensorFlow Lite, non devi apportare modifiche al codice.
Per utilizzare LiteRT in Play Services, aggiungi quanto segue alle dipendenze di build.gradle:
dependencies {
...
// LiteRT dependencies for Google Play services
implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-java:16.4.0'
// Optional: include LiteRT Support Library
implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-support:16.4.0'
...
}
Eseguire la migrazione con Python
Per eseguire la migrazione del codice Python utilizzando TensorFlow Lite, sostituisci il pacchetto PIP da
tflite-runtime a ai-edge-litert.
Installa LiteRT con PIP:
$ python3 -m pip install ai-edge-litert
Importa LiteRT con quanto segue:
from ai_edge_litert.interpreter import Interpreter
interpreter = Interpreter(model_path=args.model_file)
Altre biblioteche
Gli SDK Swift e Objective-C per iOS, l'SDK C++, la libreria Task e la libreria Model Maker continuano a esistere nei pacchetti TensorFlow Lite. Le applicazioni che utilizzano questi SDK o librerie non devono eseguire la migrazione a LiteRT.