ไลบรารี firebase-ml-model-interpreter
เวอร์ชัน 22.0.2 เปิดตัววิธี getLatestModelFile()
ใหม่ ซึ่งจะรับตําแหน่งในอุปกรณ์ของโมเดลที่กําหนดเอง คุณใช้เมธอดนี้เพื่อสร้างอินสแตนซ์ TensorFlow Lite ได้โดยตรง
Interpreter
ซึ่งคุณใช้แทนออบเจ็กต์
FirebaseModelInterpreter
Wrapper
นับแต่นี้ไป เราแนะนำให้ใช้วิธีนี้ เนื่องจากเวอร์ชันโปรแกรมล่าม TensorFlow Lite ไม่ได้เชื่อมโยงกับเวอร์ชันไลบรารี Firebase อีกต่อไป คุณจึงมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการอัปเกรดเป็น TensorFlow Lite เวอร์ชันใหม่เมื่อต้องการ หรือใช้บิลด์ TensorFlow Lite ที่กําหนดเองได้ง่ายขึ้น
หน้านี้แสดงวิธีย้ายข้อมูลจากการใช้ FirebaseModelInterpreter
ไปยัง
TensorFlow Lite Interpreter
1. อัปเดตทรัพยากร Dependency ของโปรเจ็กต์
อัปเดตทรัพยากร Dependency ของโปรเจ็กต์ให้รวมเวอร์ชัน 22.0.2
ไลบรารี firebase-ml-model-interpreter
(หรือใหม่กว่า) และ tensorflow-lite
คลัง:
ก่อน
implementation("com.google.firebase:firebase-ml-model-interpreter:22.0.1")
หลัง
implementation("com.google.firebase:firebase-ml-model-interpreter:22.0.2")
implementation("org.tensorflow:tensorflow-lite:2.0.0")
2. สร้างอินเทอร์พรีเตอร์ของ TensorFlow Lite แทน FirebaseModelInterpreter
รับตำแหน่งโมเดลใน แทนการสร้าง FirebaseModelInterpreter
ที่มี getLatestModelFile()
และใช้เพื่อสร้าง TensorFlow Lite
Interpreter
ก่อน
Kotlin+KTX
val remoteModel = FirebaseCustomRemoteModel.Builder("your_model").build()
val options = FirebaseModelInterpreterOptions.Builder(remoteModel).build()
val interpreter = FirebaseModelInterpreter.getInstance(options)
Java
FirebaseCustomRemoteModel remoteModel =
new FirebaseCustomRemoteModel.Builder("your_model").build();
FirebaseModelInterpreterOptions options =
new FirebaseModelInterpreterOptions.Builder(remoteModel).build();
FirebaseModelInterpreter interpreter = FirebaseModelInterpreter.getInstance(options);
หลัง
Kotlin+KTX
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)
}
}
Java
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. อัปเดตโค้ดการเตรียมอินพุตและเอาต์พุต
เมื่อใช้ FirebaseModelInterpreter
คุณจะระบุรูปร่างอินพุตและเอาต์พุตของโมเดลได้
โดยการส่งออบเจ็กต์ FirebaseModelInputOutputOptions
ไปยังอินเทอร์พรีเตอร์เมื่อ
ที่คุณเรียกใช้
สําหรับโปรแกรมตีความ TensorFlow Lite คุณจะจัดสรรออบเจ็กต์ ByteBuffer
ที่มีขนาดเหมาะสมสําหรับอินพุตและเอาต์พุตของโมเดลแทน
เช่น หากโมเดลมีรูปร่างอินพุตเป็น [1 224 224 3] ค่า float
และรูปร่างเอาต์พุตที่มีค่าเป็น [1 1000] float
ให้ทำการเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้
ก่อน
Kotlin+KTX
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.
// ...
}
Java
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
// ...
}
});
หลัง
Kotlin+KTX
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)
Java
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. อัปเดตโค้ดการจัดการเอาต์พุต
สุดท้ายนี้ แทนที่จะได้รับเอาต์พุตของโมเดลด้วย FirebaseModelOutputs
เมธอด getOutput()
ของออบเจ็กต์ ให้แปลงเอาต์พุต ByteBuffer
เป็นค่าใดก็ได้
สะดวกต่อ Use Case ของคุณ
ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณกำลังแยกประเภท คุณอาจทำการเปลี่ยนแปลง ดังต่อไปนี้:
ก่อน
Kotlin+KTX
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: $probability")
}
} catch (e: IOException) {
// File not found?
}
Java
float[][] output = result.getOutput(0);
float[] probabilities = output[0];
try {
BufferedReader reader = new BufferedReader(
new InputStreamReader(getAssets().open("custom_labels.txt")));
for (float probability : probabilities) {
String label = reader.readLine();
Log.i(TAG, String.format("%s: %1.4f", label, probability));
}
} catch (IOException e) {
// File not found?
}
หลัง
Kotlin+KTX
modelOutput.rewind()
val probabilities = modelOutput.asFloatBuffer()
try {
val reader = BufferedReader(
InputStreamReader(assets.open("custom_labels.txt")))
for (i in probabilities.capacity()) {
val label: String = reader.readLine()
val probability = probabilities.get(i)
println("$label: $probability")
}
} catch (e: IOException) {
// File not found?
}
Java
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?
}