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目錄
學習成果
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什麼是設備機器學習?
探索TensorFlow Lite
Tensorflow Lite的功能
Pytorch移動實施
Pytorch手機的功能
性能比較:Tensorflow Lite vs Pytorch手機
易用性和開發(fā)人員經驗
支持的平臺和設備兼容性
Tensorflow Lite
Pytorch手機
模型轉換:從培訓到部署
Tensorflow Lite和Pytorch手機的用例
Tensorflow Lite實現
加載和保存模型
將模型轉換為Tensorflow Lite
加載推理的Tflite模型
預處理輸入,運行推理和解碼輸出
設置環(huán)境並加載RESNET18型號
將模型轉換為Torchscript
加載腳本模型並進行預測
結論
關鍵要點
常見問題
首頁 科技週邊 人工智慧 Tensorflow Lite與Pytorch手機

Tensorflow Lite與Pytorch手機

Mar 14, 2025 am 11:24 AM

在最近的技術開發(fā)和機器學習的世界中,它不再局限於微型雲中,而是在移動設備中。眾所周知,Tensorflow Lite和Pytorch Mobile是直接在手機和平??板電腦上部署模型的兩種最商業(yè)可用的工具。 Tensorflow Lite和Pytorch Mobile均開髮用於手機上的操作,但它們的優(yōu)點和缺點與眾不同。在本文中,我們要知道什麼是Tensorflow Lite,什麼是Pytorch移動設備,它們兩者之間的應用和差異。

學習成果

  • 概述設備機器學習以及為什麼它是有益的,而不是基於雲的系統。
  • 了解用於移動應用程序部署的TensorFlow Lite和Pytorch Mobile。
  • 如何使用TensorFlow Lite和Pytorch移動設備轉換訓練有素的模型以進行部署。
  • 比較Tensorflow Lite和Pytorch Mobile的性能,易用性和平臺兼容性。
  • 使用Tensorflow Lite和Pytorch Mobile實施現實世界中的示例。

本文作為數據科學博客馬拉鬆的一部分發(fā)表。

目錄

  • 什麼是設備機器學習?
  • 探索TensorFlow Lite
  • Pytorch移動實施
  • 性能比較:Tensorflow Lite vs Pytorch手機
  • 易用性和開發(fā)人員經驗
  • 支持的平臺和設備兼容性
  • 模型轉換:從培訓到部署
  • Tensorflow Lite和Pytorch手機的用例
  • Tensorflow Lite實現
  • Pytorch移動實施
  • 結論
  • 常見問題

什麼是設備機器學習?

我們可以在移動設備上執(zhí)行AI,包括智能手機,平板電腦或任何其他設備在設備機器上學習。我們不需要依靠雲的服務。這些是快速響應,敏感信息的安全性,並且應用程序可以在有或沒有Internet連接的情況下運行,這對於不同的應用程序至關重要;實時識別圖像識別,機器翻譯和增強現實。

探索TensorFlow Lite

TensorFlow Lite是張量流式,通常在具有限制功能的設備上使用。它可以使用,並且與其他操作系統(例如Android和iPhone)兼容。它主要以提供延遲和高性能執(zhí)行為中心。至於Tensorflow Lite,有一個模型優(yōu)化器,可以幫助應用某些方法,例如對模型進行量化。這使模型更快,更小,用於移動部署,這在這種做法中必須提高效率。

Tensorflow Lite的功能

以下是Tensorflow Lite的一些最重要的功能:

  • 小二進制尺寸 Tensorflow Lite二進制尺寸可能很小。它可以小至300kb。
  • 硬件加速度 TFLITE通過Android的NNAPI和iOS的Coreml等代表支持GPU和其他硬件加速器。
  • 模型量化 TFLITE提供了許多不同的量化方法,以優(yōu)化性能並降低模型大小而不犧牲過多的準確性。

Pytorch移動實施

Pytorch Mobile是Pytorch的移動擴展。通常以其在研究和生產方面的靈活性而聞名。 Pytorch Mobile可以輕鬆從桌面環(huán)境中採用訓練有素的型號,並在移動設備上部署,而無需進行太多修改。它通過支持動態(tài)計算圖並使調試更容易地關注開發(fā)人員的易用性。

Pytorch手機的功能

以下是Pytorch手機的一些重要功能:

  • 預先構建的型號 Pytorch Mobile提供了大量的預訓練模型,可以將其轉換為在移動設備上運行。
  • 動態(tài)圖它是Pytorch的動態(tài)計算圖之一,可以在開發(fā)過程中靈活性。
  • 自定義操作員 Pytorch Mobile允許我們創(chuàng)建自定義操作員,這對於高級用例很有用。

性能比較:Tensorflow Lite vs Pytorch手機

當我們討論它們的性能時,兩個框架都針對移動設備進行了優(yōu)化,但是Tensorflow Lite具有很高的執(zhí)行速度和資源效率。

  • 執(zhí)行速度由於其積極的優(yōu)化,例如量化和基於委託的加速度,Tensorflow Lite通常更快。例如 - nnapi和gpu。
  • 二進制尺寸 Tensorflow Lite具有較小的佔地面積,二進制尺寸低至300kb,用於最小的構建。 Pytorch移動二進製文件往往更大,並且需要更輕巧的部署進行微調。

易用性和開發(fā)人員經驗

Pytorch Mobile通常受開發(fā)人員的靈活性和易於調試的功能而受到首選。這是由於動態(tài)計算圖。這有助於我們在運行時修改模型,這非常適合原型製作。另一方面,TensorFlow Lite需要在部署前將模型轉換為靜態(tài)格式,這可以增加複雜性,但會為移動設備提供更優(yōu)化的模型。

  • 模型轉換 Pytorch Mobile允許我們直接導出Pytorch型號,而Tensorflow Lite則需要使用TFLITE轉換器轉換Tensorflow模型。
  • 調試 Pytorch的動態(tài)圖使他們在運行時更容易調試模型,這非常適合快速發(fā)現問題。借助Tensorflow Lite的靜態(tài)圖,儘管TensorFlow提供了可以幫助我們的模型分析器之類的工具,但調試可能會有些困難。

支持的平臺和設備兼容性

我們可以在兩個主要的移動平臺Android和iOS上同時使用Tensorflow Lite和Pytorch移動設備。

Tensorflow Lite

在選擇哪個將支持哪種硬件時,Tflite更加靈活。由於委託系統,它不僅支持CPU和GPU,還支持數字信號處理器(DSP)和其他被認為比基本CPU更高的芯片。

Pytorch手機

雖然Pytorch Mobile還支持CPU和GPU,例如用於iOS和Vulkan的Android的金屬,但除此之外,硬件加速的選項較少。這意味著,當我們需要更廣泛的硬件兼容性時,Tflite可能會具有優(yōu)勢,尤其是對於具有專門處理器的設備而言。

模型轉換:從培訓到部署

Tensorflow Lite和Pytorch Mobile之間的主要區(qū)別在於,模型從訓練階段轉變?yōu)橐苿釉O備上的部署。

Tensorflow Lite

如果我們想在移動設備上部署TensorFlow模型,則需要使用TFLITE轉換器將其轉換。可以優(yōu)化此過程,例如量化,這將使移動目標的模型快速有效。

Pytorch手機

對於Pytorch Mobile,我們可以使用Torchscript保存模型。該過程非常簡單,簡單,但是它沒有提供與TFLITE提供的高級優(yōu)化選項的水平。

Tensorflow Lite和Pytorch手機的用例

探索Tensorflow Lite和Pytorch Mobile的實際應用,展示了這些框架如何在不同行業(yè)跨越智能解決方案。

Tensorflow Lite

TFLITE是需要快速響應的不同應用程序的更好平臺,例如實時圖像分類或對象檢測。如果我們正在使用具有專門硬件的設備,例如GPU或神經處理單元。 TFLITE的硬件加速度功能有助於模型運行速度更快,更有效。

Pytorch手機

Pytorch Mobile非常適合仍在不斷發(fā)展的項目,例如研究或原型應用程序。它的靈活性使得可以輕鬆進行實驗和迭代,從而使開發(fā)人員可以快速更改。當我們需要經常實驗和部署具有最小修改的新模型時,Pytorch Mobile是理想的選擇。

Tensorflow Lite實現

我們將使用預訓練的模型(MobilenetV2),並將其轉換為Tensorflow Lite。

加載和保存模型

我們要做的第一件事是導入TensorFlow並加載預先訓練的MobilenETV2模型。正如該模型中所示,它已準備好在Imagenet數據集上進行預訓練。 Model.export('Mobilenet_model')以Tensorflow的SavedModel的格式寫入模型。這是將其轉換為與移動設備一起使用的Tensorflow Lite模型(TFLITE)所需的格式。

 #步驟1:設置環(huán)境並加載預先訓練的MobilenEtv2模型
導入TensorFlow作為TF

#加載預定的MobilenetV2模型
型號= tf.keras.applications.mobilenetv2(weights ='imagenet',input_shape =(224,224,3))

#將模型保存為tflite轉換的SavedModel
Model.export('Mobilenet_model')

將模型轉換為Tensorflow Lite

該模型是使用TfliteConverter從保存的模型(Mobilenet_model目錄)加載的。轉換器將模型轉換為更輕巧的.tflite格式。最後,將TFLITE模型保存為Mobilenet_v2.tflite,以便以後在移動或邊緣應用中使用。

 #步驟2:將模型轉換為Tensorflow Lite
converter = tf.lite.tfliteconverter.from_saved_model('mobilenet_model')
tflite_model = converter.convert()

#將轉換的模型保存到TFLITE文件
用open('mobilenet_v2.tflite','wb')作為f:
    F.Write(TFLITE_MODEL)

加載推理的Tflite模型

現在,我們導入數值操作(NUMPY)和圖像操作(pil.image)的必要庫。使用tf.lite.Interpreter和內存分配了TFLITE模型以用於輸入/輸出張量。我們檢索有關輸入/輸出張量的詳細信息,例如形狀和數據類型,當我們預處理輸入圖像並檢索輸出時,這將很有用。

導入numpy作為NP
從PIL導入圖像

#加載Tflite型號並分配張量
interneter = tf.lite.interpreter(model_path ='mobilenet_v2.tflite')
interner.allocate_tensors()

#獲取輸入和輸出張量
input_details = interner.get_input_details()
output_details = interner.get_output_details()

預處理輸入,運行推理和解碼輸出

我們加載圖像(cat.jpg),將其調整到所需的(224,224)像素,並使用MobilenetV2的預處理方法進行預處理。預處理圖像通過使用internterpreter.set_tensor()設置輸入張量來饋入TFLITE模型,然後我們使用Inverter.invoke()運行推理。推斷後,我們檢索模型的預測,並使用decode_predictions()將它們解碼為可讀的類名稱和概率。最後,我們打印預測。

 #加載和預處理輸入圖像
image = image.open('cat.jpg')。resize((224,224))#替換為圖像路徑
input_data = np.expand_dims(np.Array(image),axis = 0)
input_data = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(input_data)

#設置輸入張量並運行模型
intermeter.set_tensor(input_details [0] ['index'],input_data)
inverter.invoke()

#獲取輸出並解碼預測
output_data = interner.get_tensor(output_details [0] ['index'])
預測= tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(output_data)
打?。A測)

使用下面的貓圖像:

Tensorflow Lite與Pytorch手機

輸出:

[('N02123045','tabby',0.85),('N02124075','egyptian_cat',0.07),('N02123159','n02123159','tiger_cat',0.05)]

這意味著該模型是85%的信心,因為圖像是虎斑貓。

Pytorch移動實施

現在,我們將實施Pytorch手機。我們將使用一個簡單的預訓練模型,例如Resnet18,將其轉換為Torchscript,並運行推斷

設置環(huán)境並加載RESNET18型號

#步驟1:設置環(huán)境
導入火炬
導入torchvision.models作為型號

#加載預驗證的RESNET18型號
Model = model.Resnet18(預讀= true)

#將模型設置為評估模式
model.eval()

將模型轉換為Torchscript

在這裡,我們定義一個示例_input,它是大小[1,3,224,224]的隨機張量。這模擬了一個帶有3個顏色通道(RGB)和224×224像素的1個圖像。它用於追蹤模型的操作。 TORCH.JIT.TRACE()是一種將Pytorch模型轉換為Torchscript模塊的方法。 Torchscript允許您在Py??thon之外進行序列化並運行模型,例如在C或移動設備中。轉換後的Torchscript模型被保存為“ resnet18_scripted.pt”,允許將其加載和以後使用。

 #步驟2:轉換為Torchscript
example_input = torch.randn(1,3,224,224)#跟蹤示例輸入
traced_script_module = torch.jit.trace(型號,example_input)

#保存火有關模型
traced_script_module.save(“ resnet18_scripted.pt”)

加載腳本模型並進行預測

我們使用torch.jit.load()從文件“ resnet18_scripted.pt”中加載先前保存的火有關模型。我們創(chuàng)建一個新的隨機張量輸入_DATA,再次模擬具有大小[1、3、224、224]的圖像輸入。然後使用Loaded_model(input_data)在此輸入上運行該模型。這將返回輸出,其中包含每個類的原始分數(logits)。為了獲得預測的類,我們使用Torch.max(輸出,1),該類別給出了分數最高的類索引。我們使用Predicted.item()打印預測類。

 #步驟3:加載並運行腳本模型
loaded_model = torch.jit.load(“ resnet18_scripted.pt”)

#仿真輸入數據(隨機圖像張量)
input_data = torch.randn(1,3,224,224)

#運行模型並獲得預測
輸出= loaded_model(input_data)
_,預測= torch.max(輸出,1)
打印(f'predisted類:{predicted.item()}')

輸出:

預測班:107

因此,該模型預測輸入數據屬於類索引107。

結論

Tensorflow Lite更加專注於移動設備,而Pytorch Mobile則提供了更通用的CPU/GPU控制解決方案,兩者都針對AI在移動設備和邊緣設備上的不同應用進行了優(yōu)化。與Tensorflow Lite相比,Pytorch Mobile提供了更大的便攜性,同時也比Tensorflow Lite更輕,並與Google緊密整合。它們結合在一起,使開發(fā)人員能夠在開發(fā)人員的手持設備上實施具有高功能的實時人工智能應用程序。這些框架使用戶能夠在本地機器上運行複雜的模型,並這樣做,因此他們正在通過指尖重寫有關移動應用程序如何與世界互動的規(guī)則。

關鍵要點

  • Tensorflow Lite和Pytorch移動設備使開發(fā)人員有效地在邊緣設備上部署AI模型。
  • 這兩個框架都支持跨平臺兼容性,從而增強了移動AI應用程序的覆蓋範圍。
  • Tensorflow Lite以性能優(yōu)化而聞名,而Pytorch Mobile的靈活性則擅長。
  • 易於集成和開發(fā)人員友好的工具使這兩個框架適用於廣泛的AI用例。
  • 現實世界的應用程序涵蓋了醫(yī)療保健,零售和娛樂等行業(yè),展示了它們的多功能性。

常見問題

Q1。 Tensorflow Lite和Pytorch手機有什麼區(qū)別?

A.使用Tensorflow Lite,在我們需要在移動設備上高性能的地方使用Pytorch Mobile,在我們需要靈活性並易於與Pytorch現有的生態(tài)系統集成時。

Q2。 Tensorflow Lite和Pytorch移動可以在Android和iOS上工作嗎?

答:是的,Tensorflow Lite和Pytorch移動都在Android和iOS上工作。

Q3。寫一些Pytorch手機的用法。

答:Pytorch Mobile對於執(zhí)行諸如圖像,面部和視頻分類,實時對象檢測,語音到文本轉換等任務的應用程序很有用。

Q4。寫一些Tensorflow Lite手機的用法。

A. Tensorflow Lite移動移動可用於機器人技術,IoT設備,增強現實(AR),虛擬現實(VR),自然語言處理(NLP)等應用程序有用。

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