مصمم النماذج TensorFlow Lite

يتيح لك Model Maker تدريب نموذج TensorFlow Lite باستخدام مجموعات بيانات مخصصة في بضعة أسطر من التعليمات البرمجية فقط. على سبيل المثال، فيما يلي خطوات تدريب نموذج تصنيف الصور.

from tflite_model_maker import image_classifier
from tflite_model_maker.image_classifier import DataLoader

# Load input data specific to an on-device ML app.
data = DataLoader.from_folder('flower_photos/')
train_data, test_data = data.split(0.9)

# Customize the TensorFlow model.
model = image_classifier.create(train_data)

# Evaluate the model.
loss, accuracy = model.evaluate(test_data)

# Export to Tensorflow Lite model and label file in `export_dir`.
model.export(export_dir='/tmp/')

لمزيد من التفاصيل، راجع دليل تصنيف الصور .

pip install tflite-model-maker

pip install tflite-model-maker-nightly

git clone https://github.com/tensorflow/examples
cd examples/tensorflow_examples/lite/model_maker/pip_package
pip install -e .