استخدم بناء TensorFlow Lite المخصص

إذا كنت أحد مطوري تعلم الآلة ذوي الخبرة وكانت مكتبة TensorFlow Lite المبنية مسبقًا لا تلبي احتياجاتك، فيمكنك استخدام إصدار TensorFlow Lite المخصص مع ML Kit. على سبيل المثال، قد ترغب في إضافة عمليات مخصصة.

المتطلبات الأساسية

بيئة بناء TensorFlow Lite عاملة
الخروج من TensorFlow Lite 1.10.1

يمكنك التحقق من الإصدار الصحيح باستخدام Git:

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

بناء مكتبة Tensorflow Lite

أنشئ Tensorflow Lite (مع تعديلاتك) باتباع الإرشادات القياسية
بناء الإطار:

tensorflow/lite/lib_package/create_ios_frameworks.sh

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

إنشاء جراب محلي

قم بإنشاء دليل للجراب المحلي الخاص بك
قم بتشغيل pod lib create TensorFlowLite في الدليل الذي قمت بإنشائه
قم بإنشاء دليل Frameworks داخل دليل TensorFlowLite
قم بفك ضغط الملف tensorflow_lite.framework.zip الذي تم إنشاؤه أعلاه
انسخ ملف tensorflow_lite.framework الذي تم فك ضغطه إلى TensorFlowLite/Frameworks
قم بتعديل 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

الرجوع إلى جراب مخصص في مشروعك

يمكنك تضمين البود المخصص من خلال الرجوع إليه مباشرةً من Podfile الخاص بتطبيقك:

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

للحصول على خيارات أخرى لإدارة البودات الخاصة، راجع البودات الخاصة في وثائق Cocoapods. لاحظ أن الإصدار يجب أن يتطابق تمامًا، ويجب عليك الرجوع إلى هذا الإصدار عند تضمين البود من مستودعك الخاص، على سبيل المثال pod 'TensorFlowLite', "1.10.1" .