Użyj niestandardowej kompilacji TensorFlow Lite

Jeśli jesteś doświadczonym programistą ML i gotową TensorFlow Lite biblioteka mu nie odpowiada, możesz użyć kompilacja TensorFlow Lite z ML Kit. Dla: możesz dodać operacje niestandardowe.

Wymagania wstępne

  • działającego środowiska kompilacji TensorFlow Lite,
  • Proces płatności za pomocą TensorFlow Lite 1.10.1

Prawidłową wersję możesz sprawdzić za pomocą Git:

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

Tworzenie biblioteki Tensorflow Lite

  1. Utwórz Tensorflow Lite (z modyfikacjami) zgodnie z instrukcje standardowe,
  2. Utwórz strukturę:
tensorflow/lite/lib_package/create_ios_frameworks.sh

Wygenerowaną platformę znajdziesz na tensorflow/lite/gen/ios_frameworks/tensorflow_lite.framework.zip

Tworzę lokalny pod

  1. Utwórz katalog dla lokalnego poda
  2. Uruchom program pod lib create TensorFlowLite w utworzonym katalogu
  3. Utwórz katalog Frameworks w katalogu TensorFlowLite
  4. Rozpakuj wygenerowany powyżej plik tensorflow_lite.framework.zip
  5. Skopiuj rozpakowany plik tensorflow_lite.framework do folderu TensorFlowLite/Frameworks
  6. Zmodyfikuj wygenerowany plik TensorFlowLite/TensorFlowLite.podspec, aby odwoływał się do biblioteki:
    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

Odwoływanie się do niestandardowego poda w projekcie

Możesz uwzględnić niestandardowy pod, odwołując się do niego bezpośrednio w aplikacji Podfile:

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

Inne opcje zarządzania prywatnymi podami znajdziesz w artykule Pody prywatne w dokumentacji Cocoapods. Wersja musi być identyczna. powinien odwoływać się do tej wersji, dodając poda z repozytorium prywatne, np. pod 'TensorFlowLite', "1.10.1"