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TensorFlow推出新接口，簡(jiǎn)化ML移動(dòng)端開(kāi)發(fā)流程

概述

創(chuàng)新互聯(lián)公司長(zhǎng)期為上千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開(kāi)放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為額敏企業(yè)提供專業(yè)的成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設(shè)，額敏網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開(kāi)發(fā)。

在移動(dòng)設(shè)備上使用 TensorFlow Lite 模型運(yùn)行推理不僅僅是與模型交互，還需要額外的代碼來(lái)處理復(fù)雜的邏輯，如數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、預(yù)處理/后處理、加載關(guān)聯(lián)文件等。

 
 
 
    
  
  
  
  1. 額外的代碼
    2. 
  
  
  
  2. https://tensorflow.google.cn/lite/guide/lite_support
    3.

今天，我們將為大家介紹 TensorFlow Lite Task Library，這是一組功能強(qiáng)大且易于使用的模型接口，可代您處理大多數(shù)預(yù)處理和后處理以及其他復(fù)雜邏輯。Task Library 支持主流的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，包括圖像分類與分割、目標(biāo)檢測(cè)和自然語(yǔ)言處理。模型接口針對(duì)每個(gè)任務(wù)進(jìn)行過(guò)專門(mén)設(shè)計(jì)，可實(shí)現(xiàn)最佳性能和易用性——現(xiàn)在，只需 5 行代碼就可以在受支持任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練和自定義模型上執(zhí)行推理！目前，Task Library 已廣泛用于許多 Google 產(chǎn)品的生產(chǎn)環(huán)境中。

 
 
 
    
  
  
  
  1. TensorFlow Lite Task Library
    2. 
  
  
  
  2. https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/overview
    3.

支持的 ML 任務(wù)

TensorFlow Lite Task Library 目前支持六個(gè) ML 任務(wù)，包括視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理用例。下面將逐一進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。

  • ImageClassifier
    圖像分類器是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種常見(jiàn)用例，用于識(shí)別圖像所代表的內(nèi)容。例如，我們可能想知道給定圖片中出現(xiàn)了哪種動(dòng)物。ImageClassifier API 支持常見(jiàn)的圖像處理和配置，還允許在特定的受支持區(qū)域設(shè)置中顯示標(biāo)簽，并根據(jù)標(biāo)簽許可名單和禁止名單篩選結(jié)果。
  • ObjectDetector
    物體檢測(cè)器可以識(shí)別一組中可能存在哪些已知物體，并提供這些物體在給定圖像或視頻串流中的位置信息。ObjectDetector API 支持類似于 ImageClassifer 的圖像處理選項(xiàng)。輸出結(jié)果將列出檢測(cè)到的前 k 個(gè)物體并帶有標(biāo)簽、邊界框和概率。
  • ImageSegmenter
    圖像分割器預(yù)測(cè)圖像的每個(gè)像素是否與某個(gè)類相關(guān)聯(lián)。這與物體檢測(cè)（檢測(cè)矩形區(qū)域中的物體）和圖像分類（對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行分類）相反。除圖像處理外，ImageSegmenter 還支持兩種類型的輸出蒙版：類別蒙版和置信度蒙版。
  • NLClassifier 和 BertNLClassifier
    • NLClassifier將輸入文本分為不同的類別?？蓪?duì)該通用 API 進(jìn)行配置，使其可以加載任何支持文本輸入和分?jǐn)?shù)輸出的 TFLite 模型。
    • BertNLClassifier 與 NLClassifier 類似，不同之處在于，此 API 專門(mén)為 BERT 相關(guān)模型量身定制，需要在 TFLite 模型之外進(jìn)行 Wordpiece 和 Sentencepiece 分詞。
  • BertQuestionAnswerer
    BertQuestionAnswerer 加載 BERT 模型并根據(jù)給定段落的內(nèi)容回答問(wèn)題。目前支持MobileBERT 和 ALBERT。與 BertonCollector 類似，BertQuestionAnswerer 封裝了對(duì)輸入文本的復(fù)雜分詞處理。您可以將上下文和問(wèn)題以字符串形式傳遞給 BertQuestionAnswerer 模型。

支持的模型

Task Library 與下列已知的模型源兼容：

  • TensorFlow Hub Task Library 模型集合（圖像分類/物體檢測(cè)/圖像分割/問(wèn)答）。
  • TensorFlow Lite Model Maker 創(chuàng)建的模型。
  • AutoML Vision Edge 創(chuàng)建的模型。

Task Library 還支持符合每個(gè) Task API 的模型兼容性要求的自定義模型。關(guān)聯(lián)的文件（即標(biāo)簽圖和 vocab 文件）和處理參數(shù)（如果適用）應(yīng)正確填充到模型元數(shù)據(jù)中。有關(guān)更多詳細(xì)信息，請(qǐng)參見(jiàn) TensorFlow 網(wǎng)站上針對(duì)每個(gè) API 的文檔。

 
 
 
    
  
  
  
  1. 模型元數(shù)據(jù)
    2. 
  
  
  
  2. https://tensorflow.google.cn/lite/convert/metadata
    3. 
  
  
  
  3. TensorFlow 網(wǎng)站上針對(duì)每個(gè) API 的文檔https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/overview
    4.

使用 Task Library 運(yùn)行推理

Task Library 可跨平臺(tái)工作，并且在 Java、C++（實(shí)驗(yàn)性）和 Swift（實(shí)驗(yàn)性）上均受支持。使用 Task Library 運(yùn)行推理十分簡(jiǎn)單，只需編寫(xiě)幾行代碼。例如，您可以使用 DeepLab v3 TFLite 模型在 Android 中分割飛機(jī)圖像（圖 1），如下所示：

 
 
 
    
  
  
  
  1. // Create the API from a model file and options
    2. 
  
  
  
  2. String modelPath = "path/to/model.tflite"
    3. 
  
  
  
  3. ImageSegmenterOptions options = ImageSegmenterOptions.builder().setOutputType(OutputType.CONFIDENCE_MASK).build();ImageSegmenter imageSegmenter = ImageSegmenter.createFromFileAndOptions(context, modelPath, options);// Segment an imageTensorImage image = TensorImage.fromBitmap(bitmap);List results = imageSegmenter.segment(image);
    4.

ImageSegmenter 輸入圖像

分割蒙版

然后，您可以在結(jié)果中使用彩色標(biāo)簽和類別蒙版來(lái)構(gòu)造分割蒙版圖像，如圖 2 所示。

三個(gè)文本 API 均支持 Swift。要在 iOS 中使用 SQuAD v1 TFLite 模型對(duì)給定的上下文和問(wèn)題執(zhí)行問(wèn)答，您可以運(yùn)行：

 
 
 
    
  
  
  
  1. let modelPath = "path/to/model.tflite"
    2. 
  
  
  
  2. // Create the API from a model file
    3. 
  
  
  
  3. let mobileBertAnswerer =   TFLBertQuestionAnswerer.mobilebertQuestionAnswerer(modelPath: modelPath)let context = """
    4. 
  
  
  
  4. The Amazon rainforest, alternatively, the Amazon Jungle, also known in \
    5. 
  
  
  
  5. English as Amazonia, is a moist broadleaf tropical rainforest in the \
    6. 
  
  
  
  6. Amazon biome that covers most of the Amazon basin of South America. This \
    7. 
  
  
  
  7. basin encompasses 7,000,000 square kilometers(2,700,000 square miles), of \
    8. 
  
  
  
  8. which 5,500,000 square kilometers(2,100,000 square miles) are covered by \
    9. 
  
  
  
  9. the rainforest. This region includes territory belonging to nine nations.
    10. 
  
  
  
  10. """
    11. 
  
  
  
  11. let question = "Where is Amazon rainforest?"
    12. 
  
  
  
  12. // Answer a questionlet answers = mobileBertAnswerer.answer(context: context, question: question)// answers.[0].text could be “South America.”
    13. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1. DeepLab v3 TFLite 模型
    2. 
  
  
  
  2. https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/deeplabv3/1/metadata/1
    3. 
  
  
  
  3. SQuAD v1 TFLite 模型https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/albert_lite_base/squadv1/1
    4.

為您的用例構(gòu)建一個(gè) Task API

如果現(xiàn)有 Task 庫(kù)不支持您的用例，則您可以利用 Task API 基礎(chǔ)架構(gòu)并構(gòu)建自定義 C++/Android/iOS 推理 API。有關(guān)更多詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱本指南。

 
 
 
    
  
  
  
  1. 指南
    2. 
  
  
  
  2. https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/customized_task_api
    3.

未來(lái)工作

我們將繼續(xù)改善 Task Library 的用戶體驗(yàn)。近期的路線圖如下：

  • 改善 C++ Task Library 的易用性，例如為希望從源代碼構(gòu)建的用戶提供預(yù)構(gòu)建的二進(jìn)制文件并創(chuàng)建人性化工作流。
  • 使用 Task Library 發(fā)布參考示例。
  • 通過(guò)新的任務(wù)類型支持更多的機(jī)器學(xué)習(xí)用例。
  • 改善跨平臺(tái)支持，針對(duì) iOS 支持更多任務(wù)。

反饋

歡迎大家提供反饋，并就 Task Library 中支持的新用例給出建議。請(qǐng)向 [email protected]發(fā)送電子郵件或在 GitHub 中提 issue。

 
 
 
    
  
  
  
  1. issue
    2. 
  
  
  
  2. https://github.com/tensorflow/tflite-support/issues/new
    3.

致謝

這項(xiàng)成果離不開(kāi)以下人員的共同努力：

  • Task Library Vision API 的主要貢獻(xiàn)者 Cédric Deltheil 和 Maxime Brénon。
  • Task Library 原生/Android/iOS 基礎(chǔ)架構(gòu)和 Text API 的主要貢獻(xiàn)者 Chen Cen。
  • 開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和發(fā)布流程的主要貢獻(xiàn)者 Xunkai 和 YoungSeok Yoon。

以及 Tian Lin、Sijia Ma、YoungSeok Yoon、Yuqi Li、Hsiu Wang、Qifei Wang、Alec Go、Christine Kaeser-Chen、Yicheng Fan、Elizabeth Kemp、Willi Gierke、Arun Venkatesan、Amy Jang、Mike Liang、Denis Brulé、Gaurav Nemade、Khanh LeViet、Luiz GUStavo Martins、Shuangfeng Li、Jared Duke、Erik Vee、Sarah Sirajuddin 以及 Tim Davis 都對(duì)本項(xiàng)目給予了大力支持，在此一并表示感謝。


文章題目：TensorFlow推出新接口，簡(jiǎn)化ML移動(dòng)端開(kāi)發(fā)流程
文章源于：http://uogjgqi.cn/article/cdipspg.html
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