একটি কাস্টম TensorFlow Lite বিল্ড ব্যবহার করুন

যদি আপনি একজন অভিজ্ঞ ML ডেভেলপার হন এবং পূর্বে তৈরি TensorFlow Lite লাইব্রেরি আপনার চাহিদা পূরণ না করে, তাহলে আপনি ML Kit সহ একটি কাস্টম TensorFlow Lite বিল্ড ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি কাস্টম অপ্স যোগ করতে চাইতে পারেন।

পূর্বশর্ত

আপনি Git ব্যবহার করে সঠিক সংস্করণটি পরীক্ষা করতে পারেন:

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

টেনসরফ্লো লাইট লাইব্রেরি তৈরি করা হচ্ছে

  1. স্ট্যান্ডার্ড নির্দেশাবলী অনুসরণ করে (আপনার পরিবর্তন সহ) টেনসরফ্লো লাইট তৈরি করুন
  2. কাঠামো তৈরি করুন: 
tensorflow/lite/lib_package/create_ios_frameworks.sh

তৈরি করা ফ্রেমওয়ার্কটি tensorflow/lite/gen/ios_frameworks/tensorflow_lite.framework.zip ঠিকানায় পাওয়া যাবে।

একটি স্থানীয় পড তৈরি করা হচ্ছে

  1. আপনার স্থানীয় পডের জন্য একটি ডিরেক্টরি তৈরি করুন
  2. আপনার তৈরি করা ডিরেক্টরিতে pod lib create TensorFlowLite চালান।
  3. TensorFlowLite ডিরেক্টরির ভিতরে একটি Frameworks ডিরেক্টরি তৈরি করুন
  4. উপরে তৈরি tensorflow_lite.framework.zip ফাইলটি আনজিপ করুন।
  5. আনজিপ করা tensorflow_lite.framework টি TensorFlowLite/Frameworks এ কপি করুন।
  6. লাইব্রেরি রেফারেন্সের জন্য জেনারেট করা TensorFlowLite/TensorFlowLite.podspec পরিবর্তন করুন: 
    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

আপনার প্রকল্পে কাস্টম পড উল্লেখ করা হচ্ছে

আপনি আপনার অ্যাপের Podfile থেকে সরাসরি রেফারেন্স করে কাস্টম পড অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন:

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

প্রাইভেট পড পরিচালনার অন্যান্য বিকল্পের জন্য, Cocoapods ডকুমেন্টেশনে প্রাইভেট পড দেখুন। মনে রাখবেন যে সংস্করণটি অবশ্যই হুবহু মিলবে, এবং আপনার ব্যক্তিগত সংগ্রহস্থল থেকে পড অন্তর্ভুক্ত করার সময় এই সংস্করণটি উল্লেখ করা উচিত, যেমন pod 'TensorFlowLite', "1.10.1" ।