TensorFlow Lite iOS 教程

TensorFlow Lite 是一个针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案，它允许你将 TensorFlow 模型部署到 iOS 设备上。以下是一个简单的教程，介绍如何在 iOS 上使用 TensorFlow Lite。

安装 TensorFlow Lite

在开始之前，确保你已经安装了 Xcode 和 Swift。然后，你可以使用以下命令安装 TensorFlow Lite：

pip install tensorflow-lite

创建模型

首先，你需要一个 TensorFlow 模型。你可以使用 TensorFlow 或其他工具创建一个模型，然后将它转换为 TensorFlow Lite 格式。

tensorflowjs_converter --input_format tensorflow --output_format tensorflow_lite --output_file model.tflite model

在 iOS 上使用 TensorFlow Lite

在 Xcode 中创建一个新的 iOS 应用项目。将 model.tflite 文件添加到项目中。

接下来，你需要创建一个 MLModel 对象，并使用它来加载和运行模型。

import CoreML

let model = try MLModel.load(name: "model")
let input = ... // 准备输入数据
let output = try model.predict(input: input)

示例

以下是一个使用 TensorFlow Lite 进行图像识别的简单示例。

import UIKit
import CoreML
import Vision

class ViewController: UIViewController {
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        
        let model = try? VNCoreMLModel(for: MLModel(contentsOf: Bundle.main.url(forResource: "model", withExtension: "tflite")!))
        
        let request = VNCoreMLRequest(model: model!) { request, error in
            guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation] else {
                return
            }
            
            let topResult = results.first
            if let topResult = topResult {
                print("Top result: \(topResult.identifier)")
            }
        }
        
        guard let image = self.view.takeSnapshot() else { return }
        
        let handler = VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: image)
        try? handler.perform([request])
    }
    
    func view.takeSnapshot() -> CIImage? {
        UIGraphicsBeginImageContext(self.view.bounds.size)
        self.view.drawHierarchy(in: self.view.bounds, afterScreenUpdates: true)
        let image = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext()
        UIGraphicsEndImageContext()
        return image?.ciImage
    }
}

扩展阅读

如果你想要更深入地了解 TensorFlow Lite 在 iOS 上的使用，可以阅读以下文章：