如何构建和运行TensorFlow Lite iOS示例？

Question

如何构建和运行TensorFlow Lite iOS示例？

（https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite/examples）

Answer 1

以下是从源代码（方法1）和Pod文件（方法2）构建和运行以下TensorFlow Lite iOS示例的说明;

• https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite/examples/ios/camera（使用内部摄像头分类）
• https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite/examples/ios/simple（按图像分类）

如何获取TensorFlow Lite iOS相机/示例示例以运行[tensorflow / contrib / lite / examples / ios / camera / simple]

（例如相机分类模型； mobilenet_quant_v1_224.tflite / labels.txt，简单分类模型； mobilenet_v1_1.0_224.tflite / labels.txt）

方法1（来源：与现有项目集成）

基于的指令； https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/g3doc/ios.md

• git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
• cd tensorflow
• git checkout r1.10（选择包含tensorflow / contrib / lite / download_dependencies.sh的tensorflow版本）
  • [这些说明基于https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.10]
• cd tensorflow/contrib/lite
• ./download_dependencies.sh
• ./build_ios_universal_lib.sh
• cd examples/ios
• ./download_models.sh（将张量流模型下载到simple/data和camera/data）
• 显示项目导航器
• 更新应用程序中的各种设置以链接到TensorFlow Lite（例如，参见tensorflow/contrib/lite/examples/ios/simple/simple.xcodeproj / camera/tflite_camera_example.xcworkspace）：
  • 选择[APPLICATIONNAME]项目（蓝色文档图标）-[默认目标]-构建阶段
  • 将二进制文件与库链接-添加（+）库tensorflow/contrib/lite/gen/lib/libtensorflow-lite.a
  • 选择[APPLICATIONNAME]项目（蓝色文档图标）-[默认目标]-构建设置
  • 图书馆搜索路径-添加[INSERTTENSORFLOWSOURCELOCATIONHERE]/tensorflow/contrib/lite/gen/lib
  • 标题搜索路径-添加[INSERTTENSORFLOWSOURCELOCATIONHERE]（tensorflow git存储库的根文件夹）
  • 标题搜索路径-添加[INSERTTENSORFLOWSOURCELOCATIONHERE]/tensorflow/contrib/lite/downloads
  • 标题搜索路径-添加[INSERTTENSORFLOWSOURCELOCATIONHERE]/tensorflow/contrib/lite/downloads/flatbuffers/include
  • 应通过将C ++语言方言设置为GNU ++ 11（或GNU ++ 14）并将C ++标准库设置为libc ++来启用C ++ 11支持（或更高版本）。
• 项目导航器-在[INSERTAPPLICATIONNAME]项目中（蓝色文档图标）-创建名为data的新组
• 将data文件夹项目从tensorflow/contrib/lite/example/ios/simple/data（grace_hopper.jpg，labels.txt，mobilenet...）拖放到xCode中新创建的数据文件夹中（在询问时，选择目标：如果需要，复制项目）
• 使用AppDelegate.m / tensorflow/contrib/lite/examples/ios/simple/AppDelegate.mm的内容相应地修改应用程序现有的.h
• 从tensorflow/contrib/lite/example/ios/simple（ios_image_load.h，ios_image_load.mm，RunModelViewController.h，RunModelViewController.mm，RunModelViewController.xib拖放源代码项[不：{{ 1}}，AppDelegate.h，AppDelegate.mm]）

方法2（Pod文件）

基于的指令； https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/demo_ios

• main.mm
• git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
  • 可选：cd tensorflow / git checkout r1.10
  • [这些说明基于https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/5b63ee85acc0676a35252c50014a178b55aabaa4]
  • 可选：从tensorflow中提取tensorflow / contrib / lite / examples / ios文件夹
• 5b63ee85acc0676a35252c50014a178b55aabaa4
• cd tensorflow/contrib/lite/examples/ios（将张量流模型下载到./download_models.sh和simple/data）
• camera/data / cd camera
• cd simple
• pod repo update
• pod install / open tflite_camera_example.xcworkspace
• 选择open simple.xcodeproj / tflite_camera_example项目（蓝色文档图标）-[默认目标]-常规
• 选择“自动管理签名”（simple项目必需）
• 将项目开发人员更改为[INSERTDEVELOPERNAMEHERE]
• 构建/运行