欢迎来到 TensorFlow Edge Core ML 教程页面！以下是一些关于如何开始使用 TensorFlow Edge 和 Core ML 进行机器学习部署的基础知识。

简介

TensorFlow Edge 允许您在边缘设备上运行 TensorFlow 模型，而 Core ML 是苹果公司提供的框架，用于在 iOS 和 macOS 设备上运行机器学习模型。结合这两个框架，您可以轻松地将 TensorFlow 模型部署到 iOS 设备上。

快速开始

  1. 安装 TensorFlow Edge：首先，您需要在您的边缘设备上安装 TensorFlow Edge。请参考TensorFlow Edge 安装指南进行操作。

  2. 转换模型：将您的 TensorFlow 模型转换为 Core ML 格式。您可以使用 TensorFlow Model Converter 工具完成此操作。

  3. 部署到 iOS 设备：将转换后的 Core ML 模型部署到您的 iOS 设备上，并使用 Core ML 框架进行模型推理。

实例

假设您有一个图像识别模型，您想要在 iOS 设备上使用。以下是一些步骤：

  1. 训练 TensorFlow 模型：使用 TensorFlow 框架训练您的图像识别模型。

  2. 转换模型：使用 TensorFlow Model Converter 将模型转换为 Core ML 格式。

    tensorflow_model_converter --input_graph=/path/to/frozen_graph.pb --input_tensor=import/inputs --output_graph=/path/to/coreml_graph.pb --output_nodes=import/inputs,import/final_result --input_shapes=1,224,224,3 --input_tensor_type=FLOAT --output_tensor_type=FLOAT

  3. 部署到 iOS 设备：将转换后的 Core ML 模型添加到您的 iOS 应用中，并使用 Core ML 框架进行推理。

    let model = try MLModel(contentsOf: URL(fileURLWithPath: "/path/to/coreml_model.mlmodel"))
let input = image.resize(to: .init(width: 224, height: 224))
let features = [ "input": input ] as [String : Any]
let prediction = try model.prediction(from: features)

更多资源

TensorFlow Edge