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Migrieren Sie von der Legacy-API für benutzerdefinierte Modelle

Version 22.0.2 der firebase-ml-model-interpreter Bibliothek führt eine neue getLatestModelFile() Methode ein, die den Speicherort benutzerdefinierter Modelle auf dem Gerät abruft. Mit dieser Methode können Sie ein TensorFlow Lite Interpreter Objekt direkt instanziieren, das Sie anstelle des FirebaseModelInterpreter Wrappers verwenden können.

Für die Zukunft ist dies der bevorzugte Ansatz. Da die TensorFlow Lite-Interpreterversion nicht mehr mit der Firebase-Bibliotheksversion gekoppelt ist, haben Sie mehr Flexibilität, bei Bedarf auf neue Versionen von TensorFlow Lite zu aktualisieren oder benutzerdefinierte TensorFlow Lite-Builds einfacher zu verwenden.

Auf dieser Seite wird gezeigt, wie Sie von der Verwendung FirebaseModelInterpreter zum TensorFlow Lite Interpreter migrieren können.

1. Projektabhängigkeiten aktualisieren

Aktualisieren Sie die Abhängigkeiten Ihres Projekts, um Version 22.0.2 der firebase-ml-model-interpreter Bibliothek (oder neuer) und der tensorflow-lite Bibliothek einzuschließen:

Vor

implementation("com.google.firebase:firebase-ml-model-interpreter:22.0.1")

Nach

implementation("com.google.firebase:firebase-ml-model-interpreter:22.0.2")
implementation("org.tensorflow:tensorflow-lite:2.0.0")

2. Erstellen Sie einen TensorFlow Lite-Interpreter anstelle eines FirebaseModelInterpreter

Anstatt einen FirebaseModelInterpreter zu erstellen, rufen Sie mit getLatestModelFile() den Speicherort des Modells auf dem Gerät ab und verwenden Sie ihn, um einen TensorFlow Lite Interpreter zu erstellen.

Vor

Kotlin+KTX

val remoteModel = FirebaseCustomRemoteModel.Builder("your_model").build()
val options = FirebaseModelInterpreterOptions.Builder(remoteModel).build()
val interpreter = FirebaseModelInterpreter.getInstance(options)

Java

FirebaseCustomRemoteModel remoteModel =
        new FirebaseCustomRemoteModel.Builder("your_model").build();
FirebaseModelInterpreterOptions options =
        new FirebaseModelInterpreterOptions.Builder(remoteModel).build();
FirebaseModelInterpreter interpreter = FirebaseModelInterpreter.getInstance(options);

Nach

Kotlin+KTX

val remoteModel = FirebaseCustomRemoteModel.Builder("your_model").build()
FirebaseModelManager.getInstance().getLatestModelFile(remoteModel)
    .addOnCompleteListener { task ->
        val modelFile = task.getResult()
        if (modelFile != null) {
            // Instantiate an org.tensorflow.lite.Interpreter object.
            interpreter = Interpreter(modelFile)
        }
    }

Java

FirebaseCustomRemoteModel remoteModel =
        new FirebaseCustomRemoteModel.Builder("your_model").build();
FirebaseModelManager.getInstance().getLatestModelFile(remoteModel)
        .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<File>() {
            @Override
            public void onComplete(@NonNull Task<File> task) {
                File modelFile = task.getResult();
                if (modelFile != null) {
                    // Instantiate an org.tensorflow.lite.Interpreter object.
                    Interpreter interpreter = new Interpreter(modelFile);
                }
            }
        });

3. Aktualisieren Sie den Eingabe- und Ausgabevorbereitungscode

Mit FirebaseModelInterpreter geben Sie die Eingabe- und Ausgabeformen des Modells an, indem Sie beim Ausführen ein FirebaseModelInputOutputOptions -Objekt an den Interpreter übergeben.

Für den TensorFlow Lite-Interpreter weisen Sie stattdessen ByteBuffer Objekte mit der richtigen Größe für die Eingabe und Ausgabe Ihres Modells zu.

Wenn Ihr Modell beispielsweise eine Eingabeform mit [1 224 224 3] float und eine Ausgabeform mit [1 1000] float hat, nehmen Sie die folgenden Änderungen vor:

Vor

Kotlin+KTX

val inputOutputOptions = FirebaseModelInputOutputOptions.Builder()
    .setInputFormat(0, FirebaseModelDataType.FLOAT32, intArrayOf(1, 224, 224, 3))
    .setOutputFormat(0, FirebaseModelDataType.FLOAT32, intArrayOf(1, 1000))
    .build()

val input = ByteBuffer.allocateDirect(224*224*3*4).order(ByteOrder.nativeOrder())
// Then populate with input data.

val inputs = FirebaseModelInputs.Builder()
    .add(input)
    .build()

interpreter.run(inputs, inputOutputOptions)
    .addOnSuccessListener { outputs ->
        // ...
    }
    .addOnFailureListener {
        // Task failed with an exception.
        // ...
    }

Java

FirebaseModelInputOutputOptions inputOutputOptions =
        new FirebaseModelInputOutputOptions.Builder()
                .setInputFormat(0, FirebaseModelDataType.FLOAT32, new int[]{1, 224, 224, 3})
                .setOutputFormat(0, FirebaseModelDataType.FLOAT32, new int[]{1, 1000})
                .build();

float[][][][] input = new float[1][224][224][3];
// Then populate with input data.

FirebaseModelInputs inputs = new FirebaseModelInputs.Builder()
        .add(input)
        .build();

interpreter.run(inputs, inputOutputOptions)
        .addOnSuccessListener(
                new OnSuccessListener<FirebaseModelOutputs>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(FirebaseModelOutputs result) {
                        // ...
                    }
                })
        .addOnFailureListener(
                new OnFailureListener() {
                    @Override
                    public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                        // Task failed with an exception
                        // ...
                    }
                });

Nach

Kotlin+KTX

val inBufferSize = 1 * 224 * 224 * 3 * java.lang.Float.SIZE / java.lang.Byte.SIZE
val inputBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(inBufferSize).order(ByteOrder.nativeOrder())
// Then populate with input data.

val outBufferSize = 1 * 1000 * java.lang.Float.SIZE / java.lang.Byte.SIZE
val outputBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(outBufferSize).order(ByteOrder.nativeOrder())

interpreter.run(inputBuffer, outputBuffer)

Java

int inBufferSize = 1 * 224 * 224 * 3 * java.lang.Float.SIZE / java.lang.Byte.SIZE;
ByteBuffer inputBuffer =
        ByteBuffer.allocateDirect(inBufferSize).order(ByteOrder.nativeOrder());
// Then populate with input data.

int outBufferSize = 1 * 1000 * java.lang.Float.SIZE / java.lang.Byte.SIZE;
ByteBuffer outputBuffer =
        ByteBuffer.allocateDirect(outBufferSize).order(ByteOrder.nativeOrder());

interpreter.run(inputBuffer, outputBuffer);

4. Aktualisieren Sie den Ausgabeverarbeitungscode

Anstatt die Ausgabe des Modells schließlich mit der getOutput() Methode des FirebaseModelOutputs Objekts abzurufen, konvertieren Sie die ByteBuffer Ausgabe in eine beliebige Struktur, die für Ihren Anwendungsfall geeignet ist.

Wenn Sie beispielsweise eine Klassifizierung durchführen, können Sie Änderungen wie die folgenden vornehmen:

Vor

Kotlin+KTX

val output = result.getOutput(0)
val probabilities = output[0]
try {
    val reader = BufferedReader(InputStreamReader(assets.open("custom_labels.txt")))
    for (probability in probabilities) {
        val label: String = reader.readLine()
        println("$label: $probability")
    }
} catch (e: IOException) {
    // File not found?
}

Java

float[][] output = result.getOutput(0);
float[] probabilities = output[0];
try {
    BufferedReader reader = new BufferedReader(
          new InputStreamReader(getAssets().open("custom_labels.txt")));
    for (float probability : probabilities) {
        String label = reader.readLine();
        Log.i(TAG, String.format("%s: %1.4f", label, probability));
    }
} catch (IOException e) {
    // File not found?
}

Nach

Kotlin+KTX

modelOutput.rewind()
val probabilities = modelOutput.asFloatBuffer()
try {
    val reader = BufferedReader(
            InputStreamReader(assets.open("custom_labels.txt")))
    for (i in probabilities.capacity()) {
        val label: String = reader.readLine()
        val probability = probabilities.get(i)
        println("$label: $probability")
    }
} catch (e: IOException) {
    // File not found?
}

Java

modelOutput.rewind();
FloatBuffer probabilities = modelOutput.asFloatBuffer();
try {
    BufferedReader reader = new BufferedReader(
            new InputStreamReader(getAssets().open("custom_labels.txt")));
    for (int i = 0; i < probabilities.capacity(); i++) {
        String label = reader.readLine();
        float probability = probabilities.get(i);
        Log.i(TAG, String.format("%s: %1.4f", label, probability));
    }
} catch (IOException e) {
    // File not found?
}