ওভারভিউ
TensorFlow Lite Model Maker লাইব্রেরি কাস্টম ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি TensorFlow Lite মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রক্রিয়াকে সহজ করে। এটি প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণ ডেটার পরিমাণ কমাতে এবং প্রশিক্ষণের সময়কে ছোট কর���ে স্থানান্তর শিক্ষা ব্যবহার করে।
সমর্থিত টাস্ক
মডেল মেকার লাইব্রেরি বর্তমানে নিম্নলিখিত ML কাজগুলিকে সমর্থন করে৷ মডেল প্রশিক্ষণ কিভাবে নির্দেশিকা জন্য নীচের লিঙ্কে ক্লিক করুন.
সমর্থিত টাস্ক | টাস্ক ইউটিলিটি |
---|---|
ছবির শ্রেণীবিভাগ: টিউটোরিয়াল , এপিআই | পূর্বনির্ধারিত বিভাগে ছবি শ্রেণীবদ্ধ করুন. |
অবজেক্ট ডিটেকশন: টিউটোরিয়াল , এপিআই | রিয়েল টাইমে বস্তু সনাক্ত করুন. |
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস: টিউটোরিয়াল , এপিআই | পাঠ্যকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করুন। |
BERT প্রশ্নের উত্তর: টিউটোরিয়াল , এপিআই | BERT এর সাথে একটি প্রদত্ত প্রশ্নের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে উত্তর খুঁজুন। |
অডিও শ্রেণীবিভাগ: টিউটোরিয়াল , এপিআই | পূর্বনির্ধারিত বিভাগে অডিও শ্রেণীবদ্ধ করুন। |
প্রস্তাবনা: ডেমো , এপিআই | অন-ডিভাইস দৃশ্যের জন্য প্রসঙ্গ তথ্যের উপর ভিত্তি করে আইটেম সুপারিশ করুন। |
অনুসন্ধানকারী: টিউটোরিয়াল , এপিআই | একটি ডাটাবেসে অনুরূপ পাঠ্য বা চিত্র অনুসন্ধান করুন। |
যদি আপনার কাজগুলি সমর্থিত না হয়, অনুগ্রহ করে প্রথমে টেনসরফ্লো মডেলকে ট্রান্সফার লার্নিং ( ছবি , টেক্সট , অডিওর মতো নির্দেশিকা অনুসরণ করুন) সহ পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে বা স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষণ দিতে টেনসরফ্লো ব্যবহার করুন এবং তারপরে এটিকে টেনসরফ্লো লাইট মডেলে রূপান্তর করুন ।
এন্ড-টু-এন্ড উদাহরণ
মডেল মেকার আপনাকে ক��ডের কয়েকটি লাইনে কাস্টম ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি টেনসরফ্লো লাইট মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, এখানে একটি চিত্র শ্রেণিবিন্যাসের মডেলকে প্রশিক্ষণের পদক্ষেপগুলি রয়েছে৷
from tflite_model_maker import image_classifier
from tflite_model_maker.image_classifier import DataLoader
# Load input data specific to an on-device ML app.
data = DataLoader.from_folder('flower_photos/')
train_data, test_data = data.split(0.9)
# Customize the TensorFlow model.
model = image_classifier.create(train_data)
# Evaluate the model.
loss, accuracy = model.evaluate(test_data)
# Export to Tensorflow Lite model and label file in `export_dir`.
model.export(export_dir='/tmp/')
আরো বিস্তারিত জানার জন্য, চিত্র শ্রেণীবিভাগ নির্দেশিকা দেখুন।
স্থাপন
মডেল মেকার ইনস্টল করার দুটি উপায় আছে।
- একটি পূর্বনির্মাণ পাইপ প্যাকেজ ইনস্টল করুন।
pip install tflite-model-maker
আপনি যদি রাতের সংস্করণ ইনস্টল করতে চান, অনুগ্রহ করে কমান্ডটি অনুসরণ করুন:
pip install tflite-model-maker-nightly
- GitHub থেকে সোর্স কোড ক্লোন করুন এবং ইনস্টল করুন।
git clone https://github.com/tensorflow/examples
cd examples/tensorflow_examples/lite/model_maker/pip_package
pip install -e .
টেনসরফ্লো লাইট মডেল মেকার টেনসরফ্লো পিপ প্যাকেজের উপর নির্ভর করে। GPU ড্রাইভারের জন্য, অনুগ্রহ করে TensorFlow-এর GPU গাইড বা ইনস্টলেশন গাইড পড়ুন।
পাইথন API রেফারেন্স
আপনি API রেফারেন্সে মডেল মেকারের সর্বজনীন APIগুলি খুঁজে পেতে পারেন।