TensorFlow Lite 在iOS端的集成和使用简介

一、集成

用pod集成直接如下

pod 'TensorFlowLiteObjC'

二、使用简介

#import <TFLTensorFlowLite.h>

//获取模型路径

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model" ofType:@"tflite"];

NSError *error;

// 用模型初始化解释器 TFLInterpreter *interpreter = [[TFLInterpreter alloc] initWithModelPath:modelPath error:&error];

if (error != nil) { /* Error handling... */ }

// 为模型的输入“TFLTensor”分配内存。

[interpreter allocateTensorsWithError:&error];

if (error != nil) { /* Error handling... */ }

NSMutableData *inputData; // Should be initialized

// 输入数据准备...

// 将输入数据复制到输入TFLTensor.

[interpreter copyData:inputData toInputTensorAtIndex:0 error:&error];

if (error != nil) { /* Error handling... */ }

// Run inference by invoking the TFLInterpreter.

//通过调用“TFLInterpreter”运行推断

[interpreter invokeWithError:&error];

if (error != nil) { /* Error handling... */ }

// Get the output TFLTensor

//获取输出的 TFLTensor

TFLTensor *outputTensor = [interpreter outputTensorAtIndex:0 error:&error];

if (error != nil) { /* Error handling... */ }

//把输出复制到“NSData”以处理推断结果

NSData *outputData = [outputTensor dataWithError:&error];

if (error != nil) { /* Error handling... */ }

三、在实际项目中的应用

1、创建 TFLInterpreter实例对象

TFLInterpreterOptions *options = [[TFLInterpreterOptions alloc] init];

   

        self.interpreter = [[TFLInterpreter alloc] initWithModelPath:filePath options:options error:nil];

        NSError *allocError;

        BOOL isSuccess = [self.interpreter allocateTensorsWithError:&allocError];

2.用TFLTensor对输入的数据进行预测输出预测结果

 TFLTensor *inputTensor = [self.interpreter inputTensorAtIndex:0 error:&error];

       [inputTensor copyData:currentData error:&error];

       [self.interpreter invokeWithError:&error];

      TFLTensor *outputTensor = [self.interpreter outputTensorAtIndex:0 error:&error];

       NSData *outputData = [outputTensor dataWithError:&error];