Tổng quan
Thư viện TensorFlow Lite Model Maker đơn giản hóa quá trình đào tạo mô hình TensorFlow Lite bằng cách sử dụng tập dữ liệu tùy chỉnh. Nó sử dụng phương pháp học chuyển giao để giảm lượng dữ liệu đào tạo cần thiết và rút ngắn thời gian đào tạo.
Nhiệm vụ được hỗ trợ
Thư viện Model Maker hiện hỗ trợ các tác vụ ML sau. Nhấp vào các liên kết bên dưới để xem hướng dẫn về cách đào tạo mô hình.
| Nhiệm vụ được hỗ trợ | Tiện ích tác vụ |
|---|---|
| Phân loại hình ảnh: hướng dẫn , api | Phân loại hình ảnh thành các danh mục được xác định trước. |
| Phát hiện đối tượng: hướng dẫn , api | Phát hiện các đối tượng trong thời gian thực. |
| Phân loại văn bản: hướng dẫn , api | Phân loại văn bản thành các danh mục được xác định trước. |
| Trả lời câu hỏi BERT: hướng dẫn , api | Tìm câu trả lời trong ngữ cảnh nhất định cho một câu hỏi nhất định với BERT. |
| Phân loại âm thanh: hướng dẫn , api | Phân loại âm thanh thành các danh mục được xác định trước. |
| Khuyến nghị: demo , api | Đề xuất các mục dựa trên thông tin ngữ cảnh cho trường hợp trên thiết bị. |
| Người tìm kiếm: hướng dẫn , api | Tìm kiếm văn bản hoặc hình ảnh tương tự trong cơ sở dữ liệu. |
Nếu tác vụ của bạn không được hỗ trợ, trước tiên vui lòng sử dụng TensorFlow để đào tạo lại mô hình TensorFlow bằng cách học chuyển giao (làm theo các hướng dẫn như hình ảnh , văn bản , âm thanh ) hoặc đào tạo lại từ đầu, sau đó chuyển đổi nó sang mô hình TensorFlow Lite.
Ví dụ từ đầu đến cuối
Model Maker cho phép bạn huấn luyện mô hình TensorFlow Lite bằng cách sử dụng bộ dữ liệu tùy chỉnh chỉ bằng một vài dòng mã. Ví dụ: đây là các bước để huấn luyện mô hình phân loại hình ảnh.
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/')
Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn phân loại hình ảnh .
Cài đặt
Có hai cách để cài đặt Model Maker.
- Cài đặt gói pip dựng sẵn.
pip install tflite-model-maker
Nếu bạn muốn cài đặt phiên bản hàng đêm, vui lòng làm theo lệnh:
pip install tflite-model-maker-nightly
- Sao chép mã nguồn từ GitHub và cài đặt.
git clone https://github.com/tensorflow/examples
cd examples/tensorflow_examples/lite/model_maker/pip_package
pip install -e .
TensorFlow Lite Model Maker phụ thuộc vào gói pip TensorFlow. Đối với trình điều khiển GPU, vui lòng tham khảo hướng dẫn cài đặt hoặc hướng dẫn cài đặt GPU của TensorFlow.
Tài liệu tham khảo API Python
Bạn có thể tìm hiểu các API công khai của Model Maker trong tài liệu tham khảo API .