Tensorflow Lite gegen Pytorch Mobile

In der jüngsten Welt der Technologieentwicklung und des maschinellen Lernens ist es nicht mehr in der Mikro -Cloud, sondern in mobilen Geräten eingeschlossen. Wie wir wissen, sind TensorFlow Lite und Pytorch Mobile zwei der im Handel erhältlichen Tools zum Bereitstellen von Modellen direkt auf Telefonen und Tablets. Tensorflow Lite und Pytorch Mobile sind beide entwickelt, um auf Mobilgeräten zu arbeiten, aber sie stehen in ihren Vor- und Nachteilen unterschiedlich. Hier in diesem Artikel sollen wir wissen, was Tensorflow Lite ist, was Pytorch Mobile ist, ihre Anwendungen und Unterschiede zwischen beiden.

Lernergebnisse

• Überblick über das maschinelle Lernen von Geräten und warum es eher vorteilhaft als Cloud -basierte Systeme ist.
• Erfahren Sie mehr über TensorFlow Lite und Pytorch Mobile, das für die Bereitstellung mobiler Anwendungen verwendet wird.
• So konvertieren Sie geschulte Modelle für die Bereitstellung mithilfe von Tensorflow Lite und Pytorch Mobile.
• Vergleichen Sie die Leistung, die Benutzerfreundlichkeit und die Plattformkompatibilität von TensorFlow Lite und Pytorch Mobile.
• Implementieren Sie Beispiele für maschinelles Lernen von On-Device-Lernen mit TensorFlow Lite und Pytorch Mobile.

Dieser Artikel wurde als Teil des Data Science -Blogathons veröffentlicht.

Inhaltsverzeichnis

• Was macht maschinelles Lernen im Einsatz?
• Erkundung von Tensorflow Lite
• Pytorch Mobile Implementierung
• Leistungsvergleich: Tensorflow Lite gegen Pytorch Mobile
• Benutzerfreundlichkeit und Entwicklererfahrung
• Unterstützte Plattformen und Gerätekompatibilität
• Modellkonvertierung: Vom Training bis zum Einsatz
• Anwendungsfälle für Tensorflow Lite und Pytorch Mobile
• Tensorflow Lite Implementierung
• Pytorch Mobile Implementierung
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was macht maschinelles Lernen im Einsatz?

Wir können KI auf den mobilen Geräten wie Smartphone, Tablet oder einem anderen Gerät mit maschinellem Lernen ausführen. Wir müssen uns nicht auf Dienste von Wolken verlassen. Dies sind eine schnelle Reaktion, die Sicherheit sensibler Informationen, und die Anwendung kann mit oder ohne Internetkonnektivität ausgeführt werden, die für verschiedene Anwendungen sehr wichtig sind. Bilderkennung in Echtzeit, maschineller Übersetzung und Augmented Reality.

Erkundung von Tensorflow Lite

TensorFlow Lite ist die Tensorflow -Version, die häufig auf Geräten mit eingeschränkten Funktionen verwendet wird. Es funktioniert und ist mit anderen Betriebssystemen wie dem Android und dem iPhone kompatibel. Es konzentriert sich hauptsächlich in die Bereitstellung von Latenz- und Hochleistungsausführung. Bei TensorFlow Lite gibt es einen Modelloptimierer, mit dem bestimmte Methoden beispielsweise die Quantisierung auf Modelle angewendet werden können. Dies macht Modelle schneller und kleiner für die mobile Bereitstellung, was in dieser Praxis unerlässlich ist, um die Effizienz zu verbessern.

Merkmale von Tensorflow Lite

Im Folgenden finden Sie einige wichtigste Merkmale von TensorFlow Lite:

• Small Binary Size : TensorFlow Lite binaries can be of very small size. Es kann bis zu 300 KB sein.
• Hardware Acceleration : TFLite supports GPU and other hardware accelerators via delegates, such as Android's NNAPI and iOS's CoreML.
• Model Quantization : TFLite offers many different quantization methods to optimize performance and reduce model size without sacrificing too much accuracy.

Pytorch Mobile Implementierung

Pytorch Mobile ist die mobile Erweiterung von Pytorch. Es ist allgemein bekannt für seine Flexibilität in der Forschung und Produktion. Pytorch Mobile erleichtert einfach, ein geschultes Modell aus einer Desktop -Umgebung zu nehmen und es ohne viel Änderung auf mobilen Geräten bereitzustellen. Es konzentriert sich mehr auf die Benutzerfreundlichkeit des Entwicklers, indem es dynamische Berechnungsdiagramme unterstützt und das Debuggen erleichtert.

Funktionen von Pytorch Mobile

Im Folgenden finden Sie einige wichtige Merkmale von Pytorch Mobile:

• Pre-built Models : PyTorch Mobile provides a large range of pre-trained models that can be converted to run on mobile devices.
• Dynamic Graphs : It is one of PyTorch's dynamic computation graphs that allow for flexibility during development.
• Custom Operators : PyTorch Mobile allows us to create custom operators, which can be useful for advanced use cases.

Leistungsvergleich: Tensorflow Lite gegen Pytorch Mobile

Wenn wir ihre Leistung diskutieren, sind beide Frameworks für mobile Geräte optimiert, TensorFlow Lite hat jedoch eine hohe Ausführungsgeschwindigkeit und Ressourceneffizienz.

• Execution Speed : TensorFlow Lite is generally faster due to its aggressive optimization, such as quantization and delegate-based acceleration. Zum Beispiel-NNAPI und GPU.
• Binary Size : TensorFlow Lite has a smaller footprint, with binary sizes as low as 300KB for minimal builds. Pytorch Mobile Binaries sind in der Regel größer und erfordern mehr Feinabstimmungen für eine leichte Bereitstellung.

Benutzerfreundlichkeit und Entwicklererfahrung

Pytorch Mobile wird aufgrund seiner Flexibilität und einfachen Debugging im Allgemeinen von Entwicklern bevorzugt. Es liegt an dynamischen Berechnungsgraphen. Dies hilft uns, Modelle zur Laufzeit zu modifizieren, was sich hervorragend für Prototypen eignet. Andererseits erfordert TensorFlow Lite vor dem Einsatz in ein statisches Format umgewandelt, was Komplexität verleihen kann, aber zu optimierteren Modellen für Mobilgeräte führen kann.

• Model Conversion : PyTorch Mobile allows us for direct export of PyTorch models, while TensorFlow Lite requires converting TensorFlow models using the TFLite Converter.
• Debugging : PyTorch's dynamic graph makes it easier to debug models while they're running, which is great for spotting issues quickly. Mit dem statischen Diagramm von TensorFlow Lite kann das Debuggen etwas schwierig sein, obwohl TensorFlow Tools wie Model Analyzer bietet, die uns helfen können.

Unterstützte Plattformen und Gerätekompatibilität

Wir können sowohl Tensorflow Lite als auch Pytorch Mobile auf zwei wichtigen mobilen Plattformen, Android und iOS, verwenden.

Tensorflow Lite

Wenn es darum geht, welche Hardware unterstützt wird, ist Tflite viel flexibler. Aufgrund des Delegiertensystems unterstützt es nicht nur CPUs und GPUs, sondern auch digitale Signalprozessoren (DSPs) und andere Chips, die als höhere Künstler angesehen werden als die Basis -CPUs.

Pytorch Mobile

Während Pytorch Mobile auch CPUs und GPUs wie Metal für iOS und Vulkan für Android unterstützt, bietet es über dies hinaus weniger Optionen für die Beschleunigung der Hardware. Dies bedeutet, dass Tflite möglicherweise den Vorteil hat, wenn wir eine breitere Hardwarekompatibilität benötigen, insbesondere für Geräte mit spezialisierten Prozessoren.

Modellkonvertierung: Vom Training bis zum Einsatz

Der Hauptunterschied zwischen Tensorflow Lite und Pytorch Mobile besteht darin, wie Modelle von der Trainingsphase auf mobile Geräte eingesetzt werden.

Tensorflow Lite

Wenn wir ein TensorFlow -Modell auf Mobilgeräten bereitstellen möchten, muss es mit dem TFLite -Konverter konvertiert werden. Dieser Prozess kann optimiert werden, z. B. Quantisierung, die das Modell für mobile Ziele schnell und effizient macht.

Pytorch Mobile

Für Pytorch Mobile können wir das Modell mit TorchScript speichern. Der Prozess ist sehr einfacher und einfach, bietet jedoch nicht das gleiche Niveau an erweiterten Optimierungsoptionen, die Tflite bereitstellt.

Anwendungsfälle für Tensorflow Lite und Pytorch Mobile

Entdecken Sie die realen Anwendungen von Tensorflow Lite und Pytorch Mobile und zeigen Sie, wie diese Rahmenbedingungen intelligente Lösungen in verschiedenen Branchen betreiben.

Tensorflow Lite

Tflite ist eine bessere Plattform für verschiedene Anwendungen, die schnelle Antworten erfordern, wie z. B. Echtzeit-Bildklassifizierung oder Objekterkennung. Wenn wir an Geräten mit speziellen Hardware wie GPUs oder neuronalen Verarbeitungseinheiten arbeiten. Die Hardware -Beschleunigungsfunktionen von Tflite helfen dem Modell schneller und effizienter.

Pytorch Mobile

Pytorch Mobile eignet sich hervorragend für Projekte, die sich noch weiterentwickeln, wie Forschung oder Prototyp -Apps. Seine Flexibilität erleichtert es einfach zu experimentieren und zu iterieren, was es den Entwicklern ermöglicht, schnelle Änderungen vorzunehmen. Pytorch Mobile ist ideal, wenn wir häufig neue Modelle mit minimalen Modifikationen experimentieren und bereitstellen müssen.

Tensorflow Lite Implementierung

Wir werden ein vorgebildetes Modell (Mobilenetv2) verwenden und es in den Tensorflow Lite umwandeln.

Laden und Speichern des Modells

Das erste, was wir tun, ist den Tensorflow importieren und ein vorgebildetes Mobilenetv2-Modell laden. Es ist bereit, für die Vorausbildung im ImageNet-Datensatz zu verwenden, wie in diesem Modell zu sehen ist. Das Modell model.export ('mobilenet_model') schreibt das Modell in einem Format des SavedModel von TensorFlow. Dies ist das Format, das erforderlich ist, um es in das TensorFlow Lite -Modell (TFLite) umzuwandeln, das mit mobilen Geräten verwendet wird.

 # Schritt 1: Richten Sie die Umgebung ein und laden Sie ein vorgebildetes Mobilenetv2-Modell
Tensorflow als TF importieren

# Laden Sie ein vorgezogenes Mobilenetv2 -Modell auf
model = tf.keras.applications.mobilenetv2 (Gewicht = 'ImagEnet', input_shape = (224, 224, 3))

# Speichern Sie das Modell als SavedModel für die Tflite -Konvertierung
model.export ('mobilenet_model')

Konvertieren Sie das Modell in den Tensorflow lite

Das Modell wird aus dem gespeicherten Modell (MOBILENET_MODEL -Verzeichnis) unter Verwendung von TFLiteConverter geladen. Der Konverter wandelt das Modell in ein leichteres .tflite -Format um. Schließlich wird das TFLite -Modell als mobilenet_v2.tflite für die spätere Verwendung in mobilen oder Kantenanwendungen gespeichert.

 # Schritt 2: Konvertieren Sie das Modell in den Tensorflow Lite
Converter = tf.lite.tfliteConverter.from_saved_model ('mobilenet_model')
tflite_model = converter.convert ()

# Speichern Sie das konvertierte Modell in einer Tflite -Datei
mit open ('mobilenet_v2.tflite', 'wb') als f:
    F.Write (Tflite_Model)

Laden des Tflite -Modells für Inferenz

Jetzt importieren wir die notwendigen Bibliotheken für numerische Operationen (Numpy) und Bildmanipulation (Pil.Image). Das TFLite -Modell wird unter Verwendung von tf.lite.interpreterand geladen. Der Speicher wird für Eingangs-/Ausgangstensoren zugeordnet. Wir holen Details zu den Eingangs-/Ausgabe -Tensoren wie den Formen und Datentypen ab, die nützlich sein, wenn wir das Eingabebild vorbereiten und die Ausgabe abrufen.

 Numph als NP importieren
vom PIL -Importbild

# Laden Sie das TFLite -Modell undzuordnen Tensoren zu
interpreter = tf.lite.interpreter (model_path = 'mobilenet_v2.tflite')
Interpreter.Allcate_tensors ()

# Eingangs- und Ausgabe -Tensoren abrufen
input_details = interpreter.get_input_details ()
output_details = interpreter.get_output_details ()

Vorverarbeitungseingabe, Ausgangsausgang und Dekodierungsausgabe

Wir laden das Bild (CAT.JPG), die Größe auf die erforderlichen (224, 224) Pixel und die Vorverarbeitung mit der Vorverarbeitungsmethode von Mobilenetv2. Das vorverarbeitete Bild wird in das TFLite -Modell eingespeist, indem der Eingangstensor unter Verwendung vonInterPreter.set_tensor () festgelegt wird, und wir führen Inferenz mit interpreter.invoke () aus. Nach der Inferenz rufen wir die Vorhersagen des Modells ab und dekodieren sie mithilfe von deCode_Predictions () zu Namen und Wahrscheinlichkeiten von Menschenlesbar. Schließlich drucken wir die Vorhersagen.

 # Laden und Vorverarbeitung des Eingangsbildes
Image = Image.open ('cat.jpg'). Größenänderung ((224, 224)) # Ersetzen Sie Ihren Bildpfad durch
input_data = np.expand_dims (np.Array (Bild), Axis = 0)
input_data = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input (input_data)

# Legen Sie den Eingangstennsor ein und führen Sie das Modell aus
Interpreter.set_tensor (input_details [0] ['Index'], input_data)
interpreter.invoke ()

# Erhalten Sie den Ausgang und dekodieren Sie Vorhersagen
output_data = interpreter.get_tensor (output_details [0] ['index'])
Vorhersagen = tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_prredictions (output_data)
Druck (Vorhersagen)

Verwenden Sie das CAT -Bild unten:

Ausgabe:

[('N02123045', Tabby ', 0,85), (' N02124075 ',' ägyptisch_cat ', 0,07), (' N02123159 ',' Tiger_cat ', 0,05)]

Dies bedeutet, dass das Modell zu 85% zuversichtlich ist, dass das Bild eine Tabby -Katze ist.

Pytorch Mobile Implementierung

Jetzt werden wir Pytorch Mobile implementieren. Wir werden ein einfaches vorgebildetes Modell wie ResNet18 verwenden, es in Torchscript umwandeln und Inferenz ausführen

Einrichten der Umgebung und Laden des ResNet18 -Modells

 # Schritt 1: Richten Sie die Umgebung ein
Taschenlampe importieren
importieren

# Laden Sie ein vorgezogenes ResNet18 -Modell
Modell = models.resnet18 (vorbereitet = true)

# Setzen Sie das Modell in den Bewertungsmodus
model.eval ()

Umwandlung des Modells in Torchscript

Hier definieren wir ein Beispiel_input, der ein zufälliger Tensor der Größe ist [1, 3, 224, 224]. Dies simuliert eine Stapel von 1 Bild mit 3 Farbkanälen (RGB) und 224 × 224 Pixel. Es wird verwendet, um die Vorgänge des Modells zu verfolgen. tramp.jit.trace () ist eine Methode, die das Pytorch -Modell in ein Torchscript -Modul umwandelt. Mit TorchScript können Sie das Modell außerhalb von Python serialisieren und ausführen, z. B. in C oder mobilen Geräten. Das konvertierte Torchscript -Modell wird als "resnet18_Scripted.pt" gespeichert, sodass es später geladen und verwendet werden kann.

 # Schritt 2: Konvertieren Sie in Torchscript
Beispiel_input = Torch.randn (1, 3, 224, 224) # Beispieleingabe für die Verfolgung
Traced_script_module = fackel.jit.trace (Modell, Beispiel_input)

# Speichern Sie das Torchscript -Modell
Traced_script_module.save ("resnet18_Scriptted.pt")

Laden Sie das Skriptmodell und machen Sie Vorhersagen

Wir verwenden t Torch.jit.load (), um das zuvor gespeicherte Torchscript -Modell aus der Datei "ResNet18_Scriptted.pt" zu laden. Wir erstellen eine neue zufällige Tensor input_data und simulieren erneut eine Bildeingabe mit Größe [1, 3, 224, 224]. Das Modell wird dann auf dieser Eingabe mit Loaded_Model (input_data) ausgeführt. Dies gibt die Ausgabe zurück, die die Rohwerte (Protokolls) für jede Klasse enthält. Um die vorhergesagte Klasse zu erhalten, verwenden wir Torch.max (Ausgabe, 1), der den Index der Klasse mit der höchsten Punktzahl ergibt. Wir drucken die vorhergesagte Klasse mit vorhergesagtem ().

 # Schritt 3: Laden und führen Sie das Skriptmodell aus und führen Sie sie aus
ladeed_model = t Torch.jit.load ("resnet18_Scriptted.pt"))

# Eingabedaten simulieren (ein zufälliger Bild -Tensor)
input_data = fackel.randn (1, 3, 224, 224)

# Führen Sie das Modell aus und erhalten Sie Vorhersagen
output = laded_model (input_data)
_, vorhergesagt = fackel.max (Ausgabe, 1)
print (f'Predicted Class: {vorhergesagt.Item ()} ')

Ausgabe:

Vorhergesagte Klasse: 107

Somit sagt das Modell voraus, dass die Eingabedaten zum Class Index 107 gehört.

Abschluss

TensorFlow Lite konzentriert sich mehr auf mobile Geräte, während Pytorch Mobile eine allgemeinere CPU/GPU-gestrichene Lösung bietet. Im Vergleich zu Tensorflow Lite bietet Pytorch Mobile eine größere Portabilität und ist auch leichter als Tensorflow lite und eng ingleiert in Google. In Kombination können sie Entwicklern in Echtzeit künstliche Intelligenzanwendungen mit hohen Funktionen auf den Handheld-Geräten der Entwickler implementieren. Diese Frameworks befähigen die Benutzer mit der Fähigkeit, ausgefeilte Modelle auf lokalen Maschinen auszuführen, und schreiben auf diese Weise die Regeln für die Art und Weise, wie mobile Anwendungen mit der Welt in Kontakt treten, über Fingerspitzen um.

Key Takeaways

• TensorFlow Lite und Pytorch Mobile befähigen Entwickler, KI -Modelle für Edge -Geräte effizient bereitzustellen.
• Beide Frameworks unterstützen plattformübergreifende Kompatibilität und verbessern die Reichweite mobiler AI-Anwendungen.
• TensorFlow Lite ist für die Leistungsoptimierung bekannt, während Pytorch Mobile in Flexibilität auszeichnet.
• Einfache Integrations- und Entwickler-freundliche Tools machen beide Frameworks für eine Vielzahl von AI-Anwendungsfällen geeignet.
• Anwendungen in der realen Welt umfassen Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Unterhaltung und präsentieren ihre Vielseitigkeit.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist der Unterschied zwischen Tensorflow Lite und Pytorch Mobile?

A. TensorFlow Lite wird verwendet, wo wir eine hohe Leistung auf mobilen Geräten benötigen, während Pytorch Mobile verwendet wird, wo wir Flexibilität und einfache Integration in das vorhandene Ökosystem von Pytorch benötigen.

Q2. Können Tensorflow Lite und Pytorch Mobile sowohl an Android als auch an iOS arbeiten?

A. Ja, sowohl Tensorflow Lite als auch Pytorch Mobile arbeiten an Android und iOS.

Q3. Schreiben Sie eine Verwendung von Pytorch Mobile.

A. Pytorch Mobile ist nützlich für Anwendungen, die Aufgaben wie Bild-, Gesichts- und Videoklassifizierung, Echtzeit-Objekterkennung, Reversion von Sprache zu Text usw. ausführen.

Q4. Schreiben Sie eine Verwendung von TensorFlow Lite Mobile.

A. TensorFlow Lite Mobile ist nützlich für Anwendungen wie Robotik, IoT -Geräte, Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) usw.

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