ا��تخدام إصدار مخصّص من TensorFlow Lite

إذا كنت من المطوّرين المتمرّسين في مجال تعلُّم الآلة وكنت تستخدم إصدار TensorFlow Lite الذي تم إنشاؤه مسبقًا لا تلبي المكتبة احتياجاتك، فيمكنك استخدام ملف إصدار TensorFlow Lite باستخدام ML Kit. بالنسبة على سبيل المثال، قد ترغب في إضافة عمليات مخصصة.

المتطلبات الأساسية

• بيئة تصميم سليمة في TensorFlow Lite
• عملية دفع على الإصدار 1.10.1 من TensorFlow Lite

يمكنك التحقق من الإصدار الصحيح باستخدام Git:

git checkout -b work
git reset --hard tflite-v1.10.1
git cherry-pick 4dcfddc5d12018a5a0fdca652b9221ed95e9eb23

إنشاء مكتبة Tensorflow Lite

1. أنشئ Tensorflow Lite (مع تعديلاتك) باتباع تعليمات ��ادية
2. وضع إطار العمل:

tensorflow/lite/lib_package/create_ios_frameworks.sh

يمكن العثور على إطار العمل الذي تم إنشاؤه على tensorflow/lite/gen/ios_frameworks/tensorflow_lite.framework.zip.

جارٍ إنشاء لوحة محلية

1. إنشاء دليل للمجموعة المحلية
2. تشغيل "pod lib create TensorFlowLite" في الدليل الذي أنشأته
3. إنشاء دليل Frameworks داخل الدليل TensorFlowLite
4. فك ضغط الملف tensorflow_lite.framework.zip الذي تم إنشاؤه أعلاه
5. انسخ tensorflow_lite.framework غير المضغوط إلى TensorFlowLite/Frameworks.
6. تعديل TensorFlowLite/TensorFlowLite.podspec الذي تم إنشاؤه للإشارة إلى المكتبة:

    Pod::Spec.new do |s|
      s.name             = 'TensorFlowLite'
      s.version          = '0.1.7' # Version must match.
      s.ios.deployment_target = '9.0'
      
      # ... make other changes as desired
      
      internal_pod_root = Pathname.pwd
      s.frameworks = 'Accelerate'
      s.libraries = 'c++'
      s.vendored_frameworks = 'Frameworks/tensorflow_lite.framework'

      s.pod_target_xcconfig = {
        'SWIFT_VERSION' => '4.0',
        'INTERNAL_POD_ROOT' => "#{internal_pod_root}",
        'HEADER_SEARCH_PATHS' => "$(inherited) '${INTERNAL_POD_ROOT}/Frameworks/tensorflow_lite.framework/Headers'",
        'OTHER_LDFLAGS' => "-force_load '${INTERNAL_POD_ROOT}/Frameworks/tensorflow_lite.framework/tensorflow_lite'"
      }
    end

الإشارة إلى المجموعة المخصّصة في مشروعك

يمكنك تضمين المجموعة المخصّصة من خلال الإشارة إليها مباشرةً من خلال صفحة Podfile:

pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
pod 'TensorFlowLite', :path => 'path/to/your/TensorflowLite'

للتعرُّف على الخيارات الأخرى لإدارة مجموعات الصور المتسلسلة الخاصة، يُرجى الاطّلاع على اللوحات الخاصة في وثائق Cocoapods. لاحظ أن الإصدار يجب أن يتطابق تمامًا، إلى هذا الإصدار عند تضمين لوحة الإعلانات المتسلسلة من مستودع خاص، على سبيل المثال pod 'TensorFlowLite', "1.10.1"