Migrer depuis l'ancienne API de modèle personnalisé

La version 22.0.2 de la bibliothèque firebase-ml-model-interpreter introduit une nouvelle méthode getLatestModelFile() , qui obtient l'emplacement sur l'appareil des modèles personnalisés. Vous pouvez utiliser cette méthode pour instancier directement un objet TensorFlow Lite Interpreter , que vous pouvez utiliser à la place du wrapper FirebaseModelInterpreter .

À l'avenir, c'est l'approche privilégiée. Étant donné que la version de l'interpréteur TensorFlow Lite n'est plus associée à la version de la bibliothèque Firebase, vous avez plus de flexibilité pour passer aux nouvelles versions de TensorFlow Lite quand vous le souhaitez, ou utilisez plus facilement des versions personnalisées de TensorFlow Lite.

Cette page montre comment vous pouvez migrer de l'utilisation FirebaseModelInterpreter vers l' Interpreter TensorFlow Lite .

1. Mettre à jour les dépendances du projet

Mettez à jour les dépendances de votre projet pour inclure la version 22.0.2 de la bibliothèque firebase-ml-model-interpreter (ou plus récente) et la bibliothèque tensorflow-lite :

Avant

implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-model-interpreter:22.0.1'

Après

implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-model-interpreter:22.0.2'
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.0.0'

2. Créez un interpréteur TensorFlow Lite au lieu d'un FirebaseModelInterpreter

Au lieu de créer un FirebaseModelInterpreter , obtenez l'emplacement du modèle sur l'appareil avec getLatestModelFile() et utilisez-le pour créer un TensorFlow Lite Interpreter .

Avant

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

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

Après

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)
        }
    }

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. Mettre à jour le code de préparation des entrées et des sorties

Avec FirebaseModelInterpreter , vous spécifiez les formes d'entrée et de sortie du modèle en transmettant un objet FirebaseModelInputOutputOptions à l'interpréteur lorsque vous l'exécutez.

Pour l'interpréteur TensorFlow Lite, vous allouez à la place des objets ByteBuffer avec la bonne taille pour l'entrée et la sortie de votre modèle.

Par exemple, si votre modèle a une forme d'entrée de [1 224 224 3] valeurs float et une forme de sortie de [1 1000] valeurs float , apportez ces modifications :

Avant

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.
        // ...
    }

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
                        // ...
                    }
                });

Après

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)

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. Mettre à jour le code de gestion des sorties

Enfin, au lieu d'obtenir la sortie du modèle avec la méthode getOutput() de l'objet FirebaseModelOutputs , convertissez la sortie ByteBuffer en la structure qui convient à votre cas d'utilisation.

Par exemple, si vous effectuez une classification, vous pouvez apporter les modifications suivantes :

Avant

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?
}

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?
}

Après

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?
}

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?
}