Переход на LiteRT с TensorFlow Lite

Все новые разработки для высокопроизводительной среды выполнения Google для искусственного интеллекта на устройствах будут осуществляться исключительно на LiteRT. Приложения, использующие пакеты TensorFlow Lite, продолжат работать, но все новые обновления будут включены только в пакеты LiteRT. API-интерфейсы LiteRT содержат те же имена методов, что и API-интерфейсы TF Lite, поэтому переход на LiteRT не требует детальных изменений кода.

Информацию об изменении имени пакета см. в следующих руководствах по миграции для конкретных платформ.

Миграция с Android

Чтобы перенести приложение Android с помощью Tensorflow Lite, замените зависимость с org.tensorflow:tensorflow-lite на com.google.ai.edge.litert . Репозиторий LiteRT Maven включает следующие пакеты:

Вы можете внести это изменение в зависимости build.gradle :

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

Игровые сервисы

LiteRT в среде выполнения Play Services продолжает использовать зависимость play-services-tflite . Если ваше приложение уже использует среду выполнения Play Services с TensorFlow Lite, вам не нужно вносить какие-либо изменения в код.

Чтобы использовать LiteRT в Play Services, добавьте следующее в зависимости build.gradle :

dependencies {
...
    // LiteRT dependencies for Google Play services
    implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-java:16.0.1'
    // Optional: include LiteRT Support Library
    implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-support:16.0.1'
...
}

Миграция с помощью Python

Чтобы перенести код Python с помощью Tensorflow Lite, замените пакет PIP с tflite-runtime на ai-edge-litert .

Установите LiteRT с помощью PIP:

$ python3 -m pip install ai-edge-litert

Импортируйте LiteRT со следующим:

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

Другие библиотеки

SDK Swift и Objective-C для iOS, C++ SDK, библиотека задач и библиотека Model Maker продолжают существовать в API TensorFlow Lite. Приложения, использующие эти SDK или библиотеки, не следует переносить на LiteRT.