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使用机器学习套件通过 TensorFlow Lite 模型进行推理 (iOS)

您可以使用机器学习套件，通过 TensorFlow Lite 模型在设备上执行推理。

机器学习套件只能在运行 iOS 9 或更高版本的设备上使用 TensorFlow Lite 模型。

准备工作

如果您尚未将 Firebase 添加到自己的应用中，请按照入门指南中的步骤执行此操作。
在 Podfile 中添加机器学习套件库：
```
pod 'Firebase/MLModelInterpreter', '6.25.0'
```
在安装或更新项目的 Pod 之后，请务必使用 Xcode 项目的 .xcworkspace 打开该项目。
在您的应用中导入 Firebase：
Swift
```
import Firebase
```
Objective-C
```
@import Firebase;
```
将您要使用的 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。请参阅 TOCO：TensorFlow Lite 优化转换器。

托管或捆绑您的模型

如需在您的应用中使用 TensorFlow Lite 模型进行推理，您必须先确保机器学习套件能够使用该模型。机器学习套件可以使用在 Firebase 中远程托管和/或与应用二进制文件捆绑的 TensorFlow Lite 模型。

通过在 Firebase 上托管模型，您可以在不发布新应用版本的情况下更新模型，并且可以使用 Remote Config 和 A/B Testing 为不同的用户组动态运用不同的模型。

如果您选择仅通过在 Firebase 中托管而不是与应用捆绑的方式来提供模型，可以缩小应用的初始下载文件大小。但请注意，如果模型未与您的应用捆绑，那么在应用首次下载模型之前，任何与模型相关的功能都将无法使用。

将您的模型与应用捆绑，可以确保当 Firebase 托管的模型不可用时，应用的机器学习功能仍可正常运行。

在 Firebase 上托管模型

如需在 Firebase 上托管您的 TensorFlow Lite 模型，请执行以下操作：

在 Firebase 控制台的机器学习套件部分中，点击自定义标签页。
点击添加自定义模型（或再添加一个模型）。
指定一个名称，用于在 Firebase 项目中识别您的模型，然后上传 TensorFlow Lite 模型文件（通常以 .tflite 或 .lite 结尾）。

将自定义模型添加到 Firebase 项目后，您可以使用指定的名称在应用中引用该模型。您随时可以上传新的 TensorFlow Lite 模型，您的应用会下载新模型，然后在下次重启时开始使用新模型。您可以定义应用尝试更新模型时所需满足的设备条件（请参见下文）。

将模型与应用捆绑在一起

如需将 TensorFlow Lite 模型与您的应用捆绑在一起，请将模型文件（通常以 .tflite 或 .lite 结尾）添加到您的 Xcode 项目中，并在执行此操作时注意选择复制软件包资源 (Copy bundle resources)。模型文件将包含在应用软件包中，并提供给机器学习套件使用。

加载模型

如需在您的应用中使用 TensorFlow Lite 模型，请首先为机器学习套件配置模型所在的位置：使用 Firebase 远程托管、在本地存储空间，或者两者同时。如果您同时指定了本地和远程模型，则可以在远程模型可用时使用远程模型，并在其不可用时回退为使用本地存储的模型。

配置 Firebase 托管的模型

如果您使用 Firebase 托管模型，请创建一个 CustomRemoteModel 对象，并在发布模型时指定您分配给模型的名称：

Swift

let remoteModel = CustomRemoteModel(
  name: "your_remote_model"  // The name you assigned in the Firebase console.
)

Objective-C

// Initialize using the name you assigned in the Firebase console.
FIRCustomRemoteModel *remoteModel =
    [[FIRCustomRemoteModel alloc] initWithName:@"your_remote_model"];

然后，启动模型下载任务，指定允许下载的条件。如果模型不在设备上，或模型有较新的版本，则任务将从 Firebase 异步下载模型：

Swift

let downloadConditions = ModelDownloadConditions(
  allowsCellularAccess: true,
  allowsBackgroundDownloading: true
)

let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download(
  remoteModel,
  conditions: downloadConditions
)

Objective-C

FIRModelDownloadConditions *downloadConditions =
    [[FIRModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES
                                         allowsBackgroundDownloading:YES];

NSProgress *downloadProgress =
    [[FIRModelManager modelManager] downloadRemoteModel:remoteModel
                                             conditions:downloadConditions];

许多应用会通过其初始化代码启动下载任务，但您可以在需要使用该模型之前随时启动下载任务。

配置本地模型

如果您将模型与应用捆绑在一起，请创建 CustomLocalModel 对象，并指定 TensorFlow Lite 模型的文件名：

Swift

guard let modelPath = Bundle.main.path(
  forResource: "your_model",
  ofType: "tflite",
  inDirectory: "your_model_directory"
) else { /* Handle error. */ }
let localModel = CustomLocalModel(modelPath: modelPath)

Objective-C

NSString *modelPath = [NSBundle.mainBundle pathForResource:@"your_model"
                                                    ofType:@"tflite"
                                               inDirectory:@"your_model_directory"];
FIRCustomLocalModel *localModel =
    [[FIRCustomLocalModel alloc] initWithModelPath:modelPath];

根据模型创建解释器

配置模型来源后，根据其中一个模型创建 ModelInterpreter 对象。

如果您只有本地捆绑的模型，则只需将 CustomLocalModel 对象传递给 modelInterpreter(localModel:)：

Swift

let interpreter = ModelInterpreter.modelInterpreter(localModel: localModel)

Objective-C

FIRModelInterpreter *interpreter =
    [FIRModelInterpreter modelInterpreterForLocalModel:localModel];

如果您使用的是远程托管的模型，则必须在运行之前检查该模型是否已下载。您可以使用模型管理器的 isModelDownloaded(remoteModel:) 方法检查模型下载任务的状态。

虽然您只需在运行解释器之前确认这一点，但如果您同时拥有远程托管模型和本地捆绑模型，则在实例化 ModelInterpreter 时执行此检查可能是有意义的：如果已下载，则根据远程模型创建解释器，否则根据本地模型进行创建。

Swift

var interpreter: ModelInterpreter
if ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel) {
  interpreter = ModelInterpreter.modelInterpreter(remoteModel: remoteModel)
} else {
  interpreter = ModelInterpreter.modelInterpreter(localModel: localModel)
}

Objective-C

FIRModelInterpreter *interpreter;
if ([[FIRModelManager modelManager] isModelDownloaded:remoteModel]) {
  interpreter = [FIRModelInterpreter modelInterpreterForRemoteModel:remoteModel];
} else {
  interpreter = [FIRModelInterpreter modelInterpreterForLocalModel:localModel];
}

如果您只有远程托管的模型，则应停用与模型相关的功能（例如灰显或隐藏部分界面），直到您确认模型已下载。

您可以将观察者附加到默认通知中心，以获取模型下载状态。请务必在观察者块中使用对 self 的弱引用，因为下载可能需要一些时间，并且源对象可能到下载完成才会被释放。例如：

Swift

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .firebaseMLModelDownloadDidSucceed,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? RemoteModel,
        model.name == "your_remote_model"
        else { return }
    // The model was downloaded and is available on the device
}

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .firebaseMLModelDownloadDidFail,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? RemoteModel
        else { return }
    let error = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.error.rawValue]
    // ...
}

Objective-C

__weak typeof(self) weakSelf = self;

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:FIRModelDownloadDidSucceedNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              FIRRemoteModel *model = note.userInfo[FIRModelDownloadUserInfoKeyRemoteModel];
              if ([model.name isEqualToString:@"your_remote_model"]) {
                // The model was downloaded and is available on the device
              }
            }];

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:FIRModelDownloadDidFailNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              NSError *error = note.userInfo[FIRModelDownloadUserInfoKeyError];
            }];

指定模型的输入和输出

接下来，配置模型解释器的输入和输出格式。

TensorFlow Lite 模型采用一个或多个多维数组作为输入和生成的输出。这些数组可以包含 byte、int、long 或 float 值。您必须根据模型采用的数组个数和维度（“形状”）配置机器学习套件。

如果您不知道模型输入和输出的形状和数据类型，可以使用 TensorFlow Lite Python 解释器检查模型。例如：

import tensorflow as tf

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="my_model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

# Print input shape and type
print(interpreter.get_input_details()[0]['shape'])  # Example: [1 224 224 3]
print(interpreter.get_input_details()[0]['dtype'])  # Example: <class 'numpy.float32'>

# Print output shape and type
print(interpreter.get_output_details()[0]['shape'])  # Example: [1 1000]
print(interpreter.get_output_details()[0]['dtype'])  # Example: <class 'numpy.float32'>

确定模型的输入和输出格式后，创建一个 ModelInputOutputOptions 对象来配置应用的模型解释器。

例如，一个浮点图片分类模型可能接受一个 Float 值的 Nx224x224x3 数组（这表示一批 224x224 的三通道 [RGB] 图片，包含 N 个），并且输出是一个包含 1,000 个 Float 值的列表（每个值表示该图片属于此模型预测的 1,000 个类别中的某一个类别的概率）。

对于此类模型，您需要按如下所示配置模型解析器的输入和输出：

Swift

let ioOptions = ModelInputOutputOptions()
do {
    try ioOptions.setInputFormat(index: 0, type: .float32, dimensions: [1, 224, 224, 3])
    try ioOptions.setOutputFormat(index: 0, type: .float32, dimensions: [1, 1000])
} catch let error as NSError {
    print("Failed to set input or output format with error: \(error.localizedDescription)")
}

Objective-C

FIRModelInputOutputOptions *ioOptions = [[FIRModelInputOutputOptions alloc] init];
NSError *error;
[ioOptions setInputFormatForIndex:0
                             type:FIRModelElementTypeFloat32
                       dimensions:@[@1, @224, @224, @3]
                            error:&error];
if (error != nil) { return; }
[ioOptions setOutputFormatForIndex:0
                              type:FIRModelElementTypeFloat32
                        dimensions:@[@1, @1000]
                             error:&error];
if (error != nil) { return; }

利用输入数据进行推理

最后，要使用模型进行推理，请获取输入数据，对数据执行模型可能需要的转换，然后构建包含这些数据的 Data 对象。

例如，如果模型要处理图片，并且其输入维度为 [BATCH_SIZE, 224, 224, 3] 浮点值，则可能必须将相应图片的颜色值调整为浮点范围，如以下示例所示：

Swift

let image: CGImage = // Your input image
guard let context = CGContext(
  data: nil,
  width: image.width, height: image.height,
  bitsPerComponent: 8, bytesPerRow: image.width * 4,
  space: CGColorSpaceCreateDeviceRGB(),
  bitmapInfo: CGImageAlphaInfo.noneSkipFirst.rawValue
) else {
  return false
}

context.draw(image, in: CGRect(x: 0, y: 0, width: image.width, height: image.height))
guard let imageData = context.data else { return false }

let inputs = ModelInputs()
var inputData = Data()
do {
  for row in 0 ..< 224 {
    for col in 0 ..< 224 {
      let offset = 4 * (col * context.width + row)
      // (Ignore offset 0, the unused alpha channel)
      let red = imageData.load(fromByteOffset: offset+1, as: UInt8.self)
      let green = imageData.load(fromByteOffset: offset+2, as: UInt8.self)
      let blue = imageData.load(fromByteOffset: offset+3, as: UInt8.self)

      // Normalize channel values to [0.0, 1.0]. This requirement varies
      // by model. For example, some models might require values to be
      // normalized to the range [-1.0, 1.0] instead, and others might
      // require fixed-point values or the original bytes.
      var normalizedRed = Float32(red) / 255.0
      var normalizedGreen = Float32(green) / 255.0
      var normalizedBlue = Float32(blue) / 255.0

      // Append normalized values to Data object in RGB order.
      let elementSize = MemoryLayout.size(ofValue: normalizedRed)
      var bytes = [UInt8](repeating: 0, count: elementSize)
      memcpy(&bytes, &normalizedRed, elementSize)
      inputData.append(&bytes, count: elementSize)
      memcpy(&bytes, &normalizedGreen, elementSize)
      inputData.append(&bytes, count: elementSize)
      memcpy(&ammp;bytes, &normalizedBlue, elementSize)
      inputData.append(&bytes, count: elementSize)
    }
  }
  try inputs.addInput(inputData)
} catch let error {
  print("Failed to add input: \(error)")
}

Objective-C

CGImageRef image = // Your input image
long imageWidth = CGImageGetWidth(image);
long imageHeight = CGImageGetHeight(image);
CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(nil,
                                             imageWidth, imageHeight,
                                             8,
                                             imageWidth * 4,
                                             CGColorSpaceCreateDeviceRGB(),
                                             kCGImageAlphaNoneSkipFirst);
CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0, 0, imageWidth, imageHeight), image);
UInt8 *imageData = CGBitmapContextGetData(context);

FIRModelInputs *inputs = [[FIRModelInputs alloc] init];
NSMutableData *inputData = [[NSMutableData alloc] initWithCapacity:0];

for (int row = 0; row < 224; row++) {
  for (int col = 0; col < 224; col++) {
    long offset = 4 * (col * imageWidth + row);
    // Normalize channel values to [0.0, 1.0]. This requirement varies
    // by model. For example, some models might require values to be
    // normalized to the range [-1.0, 1.0] instead, and others might
    // require fixed-point values or the original bytes.
    // (Ignore offset 0, the unused alpha channel)
    Float32 red = imageData[offset+1] / 255.0f;
    Float32 green = imageData[offset+2] / 255.0f;
    Float32 blue = imageData[offset+3] / 255.0f;

    [inputData appendBytes:&red length:sizeof(red)];
    [inputData appendBytes:&green length:sizeof(green)];
    [inputData appendBytes:&blue length:sizeof(blue)];
  }
}

[inputs addInput:inputData error:&error];
if (error != nil) { return nil; }

准备好模型输入后（并确认模型可用后），将输入和输入/输出选项传递给模型解释器的 run(inputs:options:completion:) 方法。

Swift

interpreter.run(inputs: inputs, options: ioOptions) { outputs, error in
    guard error == nil, let outputs = outputs else { return }
    // Process outputs
    // ...
}

Objective-C

[interpreter runWithInputs:inputs
                   options:ioOptions
                completion:^(FIRModelOutputs * _Nullable outputs,
                             NSError * _Nullable error) {
  if (error != nil || outputs == nil) {
    return;
  }
  // Process outputs
  // ...
}];

您可以通过调用返回的对象的 output(index:) 方法来获取输出。例如：

Swift

// Get first and only output of inference with a batch size of 1
let output = try? outputs.output(index: 0) as? [[NSNumber]]
let probabilities = output??[0]

Objective-C

// Get first and only output of inference with a batch size of 1
NSError *outputError;
NSArray *probabilites = [outputs outputAtIndex:0 error:&outputError][0];

如何使用输出取决于您所使用的模型。

例如，如果您要执行分类，那么您可以在下一步中将结果的索引映射到它们所代表的标签。假设您有一个文本文件，其中包含模型的各个类别的标签字符串；您可以通过执行如下操作将这些标签字符串映射到输出概率：

Swift

guard let labelPath = Bundle.main.path(forResource: "retrained_labels", ofType: "txt") else { return }
let fileContents = try? String(contentsOfFile: labelPath)
guard let labels = fileContents?.components(separatedBy: "\n") else { return }

for i in 0 ..< labels.count {
  if let probability = probabilities?[i] {
    print("\(labels[i]): \(probability)")
  }
}

Objective-C

NSError *labelReadError = nil;
NSString *labelPath = [NSBundle.mainBundle pathForResource:@"retrained_labels"
                                                    ofType:@"txt"];
NSString *fileContents = [NSString stringWithContentsOfFile:labelPath
                                                   encoding:NSUTF8StringEncoding
                                                      error:&labelReadError];
if (labelReadError != nil || fileContents == NULL) { return; }
NSArray<NSString *> *labels = [fileContents componentsSeparatedByString:@"\n"];
for (int i = 0; i < labels.count; i++) {
    NSString *label = labels[i];
    NSNumber *probability = probabilites[i];
    NSLog(@"%@: %f", label, probability.floatValue);
}

附录：模型的安全性

无论您以何种方式在机器学习套件中添加自己的 TensorFlow Lite 模型，机器学习套件会以标准序列化的 protobuf 格式将所有模型存储到本地存储空间中。

这意味着，从理论上说，任何人都可以复制您的模型。但实际上，大多数模型都是针对具体的应用，且通过优化进行了混淆处理，因此，这一风险与竞争对手对您的代码进行反汇编和再利用的风险类似。但无论怎样，在您的应用中使用自定义模型之前，您应该了解这种风险。