从 TensorFlow Lite 迁移到 LiteRT

所有针对 Google 设备端 AI 高性能运行时的全新开发工作都将专门在 LiteRT 上进行。使用 TensorFlow Lite 软件包的应用将继续运行，但所有新更新都将仅包含在 LiteRT 软件包中。LiteRT API 包含与 TF Lite API 相同的方法名称，因此迁移到 LiteRT 不需要进行详细的代码更改。

如需了解软件包名称更改，请参阅以下针对特定平台的迁移指南。

使用 Android 进行迁移

如需迁移使用 Tensorflow Lite 的 Android 应用，请将依赖项从 org.tensorflow:tensorflow-lite 替换为 com.google.ai.edge.litert。LiteRT Maven 代码库包含以下软件包：

您可以在 build.gradle 依赖项中进行此更改：

dependencies {
  ...
  implementation `com.google.ai.edge.litert:litert:1.0.1`
}

Play 服务

Play 服务运行时中的 LiteRT 会继续使用 play-services-tflite 依赖项。如果您的应用已在使用 Play 服务运行时和 TensorFlow Lite，则无需进行任何代码更改。

如需在 Play 服务中使用 LiteRT，请将以下代码添加到您的 build.gradle 依赖项中：

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'
...
}

使用 Python 进行迁移

如需使用 Tensorflow Lite 迁移 Python 代码，请将 PIP 软件包从 tflite-runtime 替换为 ai-edge-litert。

使用 PIP 安装 LiteRT：

$ python3 -m pip install ai-edge-litert

使用以下命令导入 LiteRT：

from ai_edge_litert.interpreter import Interpreter
interpreter = Interpreter(model_path=args.model_file)

其他库

适用于 iOS 的 Swift 和 Objective-C SDK、C++ SDK、Task 库和 Model Maker 库仍会保留在 TensorFlow Lite API 中。使用这些 SDK 或库的应用不应迁移到 LiteRT。