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（2018 年 8 月 22 日）TensorFlow Lite iOS 示例的说明；

• https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite/examples/ios/camera（内置摄像头分类）
• https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite/examples/ios/simple（带图片分类）

如何让 TensorFlow Lite iOS 相机/示例示例运行 [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）

方法一（来源：与现有项目集成）

说明基于； 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 tensorflow 模型下载到 simple/data 和 camera/data）
• 显示项目导航器
• 更新应用中的各种设置以链接到 TensorFlow Lite（例如，请参阅 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
  • 头文件搜索路径-添加[INSERTTENSORFLOWSOURCELOCATIONHERE]（tensorflow git仓库的根文件夹）
  • 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（当询问时，选择目标：如果需要，复制项目）李>
• 用tensorflow/contrib/lite/examples/ios/simple/AppDelegate.mm/.h内容相应地修改应用程序现有的AppDelegate.m
• 从tensorflow/contrib/lite/example/ios/simple拖放源代码项（ios_image_load.h，ios_image_load.mm，RunModelViewController.h，RunModelViewController.mm，RunModelViewController.xib[NOT：AppDelegate.h，AppDelegate.mm]，@9876543655） /li>

方法二（Pod 文件）

说明基于； https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/demo_ios

• git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
• cd tensorflow
  • 可选：git checkout r1.10 / 5b63ee85acc0676a35252c50014a178b55aabaa4
  • [这些指令基于https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/5b63ee85acc0676a35252c50014a178b55aabaa4]
  • 可选：从 tensorflow 中提取 tensorflow/contrib/lite/examples/ios 文件夹
• cd tensorflow/contrib/lite/examples/ios
• ./download_models.sh（将 tensorflow 模型下载到 simple/data 和 camera/data）
• cd camera/cd simple
• pod repo update
• pod install
• open tflite_camera_example.xcworkspace / open simple.xcodeproj
• 选择tflite_camera_example/simple项目（蓝色文档图标）-[默认目标]-常规
• 选择“自动管理签名”（simple 项目需要）
• 将项目开发者更改为 [INSERTDEVELOPERNAMEHERE]
• 构建/运行