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।
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।
ਪੋਇਟਸ ਕੋਡ ਲੈਬਾਂ ਲਈ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਦੋ ਭਾਗ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲਨੈੱਟ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕੀ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਪੋਇਟਸ ਕੋਡ ਲੈਬਜ਼ ਲਈ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੋ ਭਾਗ ਹਨ: "ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ" ਅਤੇ "ਕਵੀ 2 ਲਈ ਟੈਂਸਰਫਲੋ: ਮੋਬਾਈਲ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ"। ਇਹ ਕੋਡ ਲੈਬਾਂ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲਨੈੱਟ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਪਹਿਲੇ ਵਿੱਚ
Inception v3 ਅਤੇ MobileNets ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ TensorFlow Lite ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
Inception v3 ਅਤੇ MobileNets ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ TensorFlow Lite ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। TensorFlow Lite Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਸੀਮਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹਲਕੇ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਇੱਕ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। TensorFlow Lite ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਨੁਮਾਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਲੜੀਬੱਧ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਗ੍ਰਾਫ ਹੈ,
TensorFlow Lite ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ?
TensorFlow Lite Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। TensorFlow Lite ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਫਾਈਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭਾਗ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਓਥੇ ਹਨ
TensorFlow Lite ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇਸਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
TensorFlow Lite ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। TensorFlow Lite ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ