TOCO ਕੀ ਹੈ?
TOCO, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ TensorFlow Lite Optimizing Converter, TensorFlow ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਨਵਰਟਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ, IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ TensorFlow ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਲਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਇੰਟਰਪ੍ਰੇਟਰ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow Lite ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ TensorFlow ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਹੱਲ ਹੈ। ਜਦੋਂ TensorFlow Lite ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਇੱਕ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਫਰੇਮ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਨਤਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕੀ ਐਂਡਰੌਇਡ ਲਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Android ਲਈ TensorFlow Lite TensorFlow ਦਾ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਢਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। TensorFlow Lite ਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਾਈਨਰੀ ਆਕਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜੰਮਿਆ ਗ੍ਰਾਫ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਜ਼ਨ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕੀਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਮੂਲ ਮਾਡਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਐਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ViewController.m ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਐਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ViewController.m ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਪੜਾਅ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ Xcode ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ TensorFlow Lite ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਫਿਰ, ਅਸੀਂ ਕੋਡ ਸੋਧਾਂ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। 1. ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਆਯਾਤ ਕਰਨਾ
ਆਈਓਐਸ ਲਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਮੂਨਾ ਐਪ ਲਈ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ?
iOS ਲਈ TensorFlow Lite ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਬਿਲਡ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਮੂਨਾ ਐਪ ਲਈ ਸਰੋਤ ਕੋਡ TensorFlow GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸ.
IOS ਦੇ ਨਾਲ TensorFlow Lite ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਫਾਈਲਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
iOS ਦੇ ਨਾਲ TensorFlow Lite ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੁਝ ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ iOS ਡਿਵਾਈਸ ਹੋਣਾ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ iOS ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ। 1. ਅਨੁਕੂਲ
ਮੋਬਾਈਲਨੈੱਟ ਮਾਡਲ ਇਸਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਮੋਬਾਈਲਨੈੱਟ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲੂਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ ਜੋ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਹਲਕੇ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਸਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਮੋਬਾਈਲਨੈੱਟ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਇਸਦੀ ਡੂੰਘਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਭਾਜਨਯੋਗ ਸੰਕਲਪ ਹੈ।
TensorFlow Lite ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow Lite ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਸਿੱਧ TensorFlow ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਵਾਤਾਵਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਏਆਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰ
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਇੰਟਰਪ੍ਰੇਟਰ ਲਈ ਕੈਮਰਾ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਲਈ ਕੈਮਰਾ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ, ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਇਨਪੁਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ। 1. ਫਰੇਮਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ: ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ