TensorFlow Lite: คู่มือฉบับนักพัฒนาไทย

TensorFlow Lite เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับการรันโมเดล Machine Learning (ML) บนอุปกรณ์เคลื่อนที่, อุปกรณ์ฝังตัว และอุปกรณ์ IoT (Internet of Things) ช่วยให้นักพัฒนาสามารถนำความสามารถของ AI ไปไว้ในอุปกรณ์ที่ขอบ (edge) โดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์คลาวด์

ทำไมต้อง TensorFlow Lite?

• ประสิทธิภาพ: ออกแบบมาให้มีขนาดเล็ก รวดเร็ว และประหยัดพลังงาน
• การรองรับอุปกรณ์ที่หลากหลาย: ใช้งานได้บน Android, iOS, Raspberry Pi และอุปกรณ์อื่นๆ
• ความเป็นส่วนตัว: ประมวลผลข้อมูลบนอุปกรณ์ ทำให้ข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ปลอดภัย
• การทำงานแบบออฟไลน์: แอปพลิเคชันสามารถทำงานได้แม้ไม่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

เริ่มต้นใช้งาน TensorFlow Lite

ขั้นตอนพื้นฐานในการใช้งาน TensorFlow Lite:

1. การแปลงโมเดล: แปลงโมเดล TensorFlow ที่เทรนแล้วให้เป็นรูปแบบ TensorFlow Lite (.tflite) โดยใช้ TensorFlow Lite Converter
2. การรวมโมเดล: รวมโมเดล .tflite เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณ
3. การรันโมเดล: ใช้ TensorFlow Lite Interpreter API เพื่อโหลดและรันโมเดลบนอุปกรณ์

การแปลงโมเดล

TensorFlow Lite Converter รองรับการแปลงโมเดลจากหลายรูปแบบ รวมถึง:

• โมเดล TensorFlow SavedModel
• โมเดล Keras
• โมเดล Concrete Function

ตัวอย่างการแปลงโมเดล Keras:

import tensorflow as tf# โหลดโมเดล Kerasmodel = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')# แปลงโมเดลเป็น TensorFlow Liteconverter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)tflite_model = converter.convert()# บันทึกโมเดล TensorFlow Litewith open('my_model.tflite', 'wb') as f:  f.write(tflite_model)

การรวมโมเดลใน Android

ในการรวมโมเดล TensorFlow Lite ในแอป Android:

1. เพิ่มโมเดล .tflite ไปยังโฟลเดอร์ assets ในโปรเจ็กต์ Android ของคุณ
2. เพิ่ม dependency TensorFlow Lite ไปยังไฟล์ build.gradle:

   dependencies {    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:+'}

3. โหลดและรันโมเดลโดยใช้ Interpreter API:

   import org.tensorflow.lite.Interpreter;// โหลดโมเดล TensorFlow Lite จาก assetsInputStream inputStream = getAssets().open("my_model.tflite");ByteBuffer byteBuffer = loadModelFile(inputStream);// สร้าง InterpreterInterpreter interpreter = new Interpreter(byteBuffer);// เตรียม input datafloat[][] input = new float[1][INPUT_SIZE];// รันโมเดลfloat[][] output = new float[1][OUTPUT_SIZE];interpreter.run(input, output);

กรณีศึกษา: แอปพลิเคชันการจดจำภาพ

TensorFlow Lite ถูกนำไปใช้ในการสร้างแอปพลิเคชันการจดจำภาพมากมาย ตัวอย่างเช่น แอปที่สามารถระบุวัตถุในภาพถ่ายแบบเรียลไทม์ หรือแอปที่สามารถจดจำตัวอักษร (OCR) จากภาพ

เคล็ดลับสำหรับนักพัฒนาไทย

• การปรับแต่งโมเดล: ปรับแต่งโมเดลของคุณให้เหมาะสมกับอุปกรณ์เป้าหมาย เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
• การใช้ Quantization: ใช้ quantization เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่มความเร็วในการประมวลผล
• การทดสอบ: ทดสอบแอปพลิเคชันของคุณบนอุปกรณ์จริง เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างถูกต้อง

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

• TensorFlow Lite Official Website
• TensorFlow Lite Examples
• TensorFlow Lite Best Practices

เกี่ยวกับ มีศิริ ดิจิทัล

มีศิริ ดิจิทัล เป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านไอที พัฒนาซอฟต์แวร์ และให้บริการด้านดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชั่นชั้นนำในประเทศไทย เรามีความเชี่ยวชาญในการพัฒนาโซลูชัน AI และ Machine Learning ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ หากคุณต้องการความช่วยเหลือในการนำ TensorFlow Lite ไปใช้ในโปรเจ็กต์ของคุณ โปรด ติดต่อเรา