LiteRT için önceden eğitilmiş modeller

Eğitilmiş çeşitli açık kaynaklı modelleri kullanarak bunları kullanabilirsiniz LiteRT ile hemen kullanmaya başlayabileceksiniz. Önceden eğitilmiş LiteRT modellerini kullanmak, makine öğrenimi eklemenize olanak tanır mobil ve uç cihaz uygulamanıza hızlı, kolay ve sorunsuz bir şekilde model oluşturup eğitmek için kullanabilirsiniz. Bu kılavuz, eğitim almış olmanız modellerden faydalanabilirsiniz.

Kaggle'da büyük bir model grubuna göz atmaya başlayabilirsiniz Modeller.

Uygulamanız için bir model bulun

Kullanım alanınız için mevcut bir LiteRT modelini bulmak zor olabilir önemli bir rol oynar. Aşağıda, önerilen birkaç yöntemi görebilirsiniz kullanarak LiteRT ile kullanılacak modelleri keşfedin:

Örnek: TensorFlow ile modelleri bulmanın ve kullanmaya başlamanın en hızlı yolu Lite, LiteRT aracındaki Örnekler bölümünü inceleyin. Bu kısa örnek kataloğu, kullanmaya başlamanıza yardımcı olacak model açıklamaları ve örnek kod oluşturabilirsiniz.

Veri giriş türüne göre: Kullanım alanınıza benzer örneklere bakmanın yanı sıra, kendi kullanımınıza uygun modelleri keşfetmenin bir başka yolu da, (ses, metin, resim veya video verileri gibi) işlemek istediğiniz. Makine öğrenim modelleri genellikle bu veri türlerinden biriyle kullanılmak üzere tasarlanmıştır, Bu nedenle kullanmak istediğiniz veri türünü işleyen modeller, hangi modellerin değerlendirileceğine karar vermelisiniz.

Aşağıda, Kaggle'daki LiteRT modellerine bağlantılar listelenmiştir. Yaygın kullanım alanlarına yönelik modeller:

Benzer modeller arasından seçim yapın

Uygulamanız resim sınıflandırma veya birden çok TensorFlow arasında karar vermek Değişken ikili boyutları, veri giriş boyutları, çıkarım hızı ve tahmin doğruluk dereceleridir. Çeşitli modeller arasından seçim yaparken öncelikle en sınırlayıcı kısıtlamanıza göre seçeneklerinizi daraltmalısınız: modeli, veri boyutu, çıkarım hızı veya doğruluğu.

En sınırlayıcı kısıtlamanızın ne olduğundan emin değilseniz, boyutun ve mevcut en küçük modeli seçmek. Küçük bir model seçmek cihazlar konusunda mümkün olan en esnek modeli dağıtıp çalıştırmalısınız. Daha küçük modeller ayrıca genellikle daha hızlı çıkarımlar ve daha hızlı tahminler, genellikle kullanıcı deneyiminin paylaşmaya istekli olmalıdır. Daha küçük modellerin doğruluk oranı genelde daha düşüktür. Bu nedenle, daha büyük modeller seçmeye karar verebilir.

Model kaynakları

LiteRT Örnekler bölümünü ve Kaggle Models'i TensorFlow ile kullanılacak modelleri bulmak ve seçmek için ilk hedefleriniz Basit. Bu kaynaklar genellikle ve GA4 dönüşümünüzü hızlandırmak için genellikle örnek kod ekleyin sürecidir.

TensorFlow modelleri

Normal TensorFlow modellerini TensorFlow'a dönüştürmek mümkündür Basit biçim. Dönüştürme modelleri hakkında daha fazla bilgi için TensorFlow'a bakın Lite Converter dokümanlarına göz atın. TensorFlow modellerini şurada bulabilirsiniz: Kaggle Modelleri ve TensorFlow Modeli Bahçe.