欢迎参加我们将于 2022 年 10 月 18 日举办的 Firebase 峰会(线上线下同时进行),了解 Firebase 如何帮助您加快应用开发速度、满怀信心地发布应用并在之后需要时轻松地扩大应用规模。立即报名

الترحيل من واجهة برمجة التطبيقات للنموذج المخصص القديم

يقدم الإصدار 22.0.2 من مكتبة firebase firebase-ml-model-interpreter طريقة getLatestModelFile() الجديدة ، والتي تحصل على الموقع على جهاز النماذج المخصصة. يمكنك استخدام هذه الطريقة لإنشاء مثيل مباشر لكائن TensorFlow Lite Interpreter ، والذي يمكنك استخدامه بدلاً من غلاف FirebaseModelInterpreter .

للمضي قدمًا ، هذا هو النهج المفضل. نظرًا لأن إصدار مترجم TensorFlow Lite لم يعد مقترنًا بإصدار مكتبة Firebase ، فلديك المزيد من المرونة للترقية إلى إصدارات جديدة من TensorFlow Lite عندما تريد ، أو استخدام تصميمات TensorFlow Lite المخصصة بسهولة أكبر.

توضح هذه الصفحة كيف يمكنك الانتقال من استخدام FirebaseModelInterpreter إلى Interpreter TensorFlow Lite.

1. تحديث تبعيات المشروع

قم بتحديث تبعيات مشروعك لتشمل الإصدار 22.0.2 من مكتبة firebase firebase-ml-model-interpreter (أو أحدث) tensorflow-lite :

قبل

implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-model-interpreter:22.0.1'

بعد، بعدما

implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-model-interpreter:22.0.2'
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.0.0'

2. قم بإنشاء مترجم TensorFlow Lite بدلاً من مترجم FirebaseModelInterpreter

بدلاً من إنشاء FirebaseModelInterpreter ، احصل على موقع النموذج على الجهاز باستخدام getLatestModelFile() واستخدمه لإنشاء Interpreter TensorFlow Lite.

قبل

Java

FirebaseCustomRemoteModel remoteModel =
        new FirebaseCustomRemoteModel.Builder("your_model").build();
FirebaseModelInterpreterOptions options =
        new FirebaseModelInterpreterOptions.Builder(remoteModel).build();
FirebaseModelInterpreter interpreter = FirebaseModelInterpreter.getInstance(options);

Kotlin+KTX

val remoteModel = FirebaseCustomRemoteModel.Builder("your_model").build()
val options = FirebaseModelInterpreterOptions.Builder(remoteModel).build()
val interpreter = FirebaseModelInterpreter.getInstance(options)

بعد، بعدما

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);
                }
            }
        });

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)
        }
    }

3. تحديث كود إعداد المدخلات والمخرجات

باستخدام FirebaseModelInterpreter ، يمكنك تحديد أشكال الإدخال والإخراج للنموذج عن طريق تمرير كائن FirebaseModelInputOutputOptions إلى المترجم عند تشغيله.

بالنسبة لمترجم TensorFlow Lite ، يمكنك بدلاً من ذلك تخصيص كائنات ByteBuffer بالحجم المناسب لإدخال وإخراج النموذج الخاص بك.

على سبيل المثال ، إذا كان نموذجك يحتوي على شكل إدخال [1 224 224 3] قيم float وشكل إخراج [1100] قيم float ، فقم بإجراء هذه التغييرات:

قبل

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
                        // ...
                    }
                });

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.
        // ...
    }

بعد، بعدما

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);

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)

4. تحديث كود معالجة الإخراج

أخيرًا ، بدلاً من الحصول على إخراج النموذج باستخدام طريقة FirebaseModelOutputs getOutput() لكائن FirebaseModelOutputs ، قم بتحويل إخراج ByteBuffer إلى أي بنية مناسبة لحالة الاستخدام الخاصة بك.

على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم بالتصنيف ، فيمكنك إجراء تغييرات مثل ما يلي:

قبل

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?
}

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?
}

بعد، بعدما

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?
}

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?
}