TensorFlow Lite کو iOS کے ساتھ استعمال کرنے کے لیے کیا شرائط ہیں، اور آپ مطلوبہ ماڈل اور لیبل فائلز کیسے حاصل کر سکتے ہیں؟
TensorFlow Lite کو iOS کے ساتھ استعمال کرنے کے لیے، کچھ شرائط ہیں جنہیں پورا کرنے کی ضرورت ہے۔ ان میں ایک مطابقت پذیر iOS ڈیوائس کا ہونا، ضروری سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ ٹولز کو انسٹال کرنا، ماڈل اور لیبل فائلز کو حاصل کرنا، اور انہیں اپنے iOS پروجیکٹ میں ضم کرنا شامل ہے۔ اس جواب میں، میں ہر قدم کی تفصیلی وضاحت پیش کروں گا۔
1. ہم آہنگ iOS آلہ:
TensorFlow Lite iOS 9.0 یا بعد کے ورژن چلانے والے iOS آلات کو سپورٹ کرتا ہے۔ اس میں آئی فون، آئی پیڈ، اور آئی پوڈ ٹچ ڈیوائسز شامل ہیں۔ آگے بڑھنے سے پہلے یقینی بنائیں کہ آپ کا آلہ اس ضرورت کو پورا کرتا ہے۔
2. سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ ٹولز:
TensorFlow Lite کا استعمال کرتے ہوئے iOS ایپلیکیشنز تیار کرنے کے لیے، آپ کو اپنے Mac پر Xcode انسٹال کرنا ہوگا۔ Xcode ایک مربوط ترقیاتی ماحول (IDE) ہے جو Apple کے ذریعے iOS ایپ کی ترقی کے لیے فراہم کیا گیا ہے۔ آپ میک ایپ اسٹور یا ایپل ڈویلپر کی ویب سائٹ سے ایکس کوڈ ڈاؤن لوڈ کرسکتے ہیں۔ یقینی بنائیں کہ آپ نے TensorFlow Lite کے ساتھ مطابقت کو یقینی بنانے کے لیے Xcode کا تازہ ترین ورژن انسٹال کیا ہے۔
3. ماڈل اور لیبل فائلیں حاصل کرنا:
TensorFlow Lite ایک ماڈل فائل (عام طور پر .tflite ایکسٹینشن کے ساتھ) اور متعلقہ لیبل فائل (عام طور پر ایک سادہ ٹیکسٹ فائل) کا استعمال کرتا ہے۔ ان فائلوں میں تربیت یافتہ ماڈل اور درجہ بندی کے کاموں کے لیے بالترتیب لیبل شامل ہیں۔ ان فائلوں کو حاصل کرنے کے کئی طریقے ہیں:
a اپنے ماڈل کو تربیت دیں: اگر آپ کے پاس استعمال کا مخصوص کیس یا ڈیٹا سیٹ ہے، تو آپ TensorFlow لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے اپنے TensorFlow ماڈل کو تربیت دے سکتے ہیں۔ تربیت حاصل کرنے کے بعد، آپ TensorFlow Lite Converter کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو TensorFlow Lite فارمیٹ میں تبدیل کر سکتے ہیں۔ یہ کنورٹر TensorFlow کی طرف سے فراہم کردہ ایک ٹول ہے جو آپ کو TensorFlow ماڈلز کو TensorFlow Lite فارمیٹ میں تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ب پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل استعمال کریں: TensorFlow ایک ذخیرہ فراہم کرتا ہے جسے TensorFlow Hub کہتے ہیں، جو پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کی ایک وسیع رینج کی میزبانی کرتا ہے۔ آپ دستیاب ماڈلز کو براؤز کر سکتے ہیں اور اپنی ضروریات کے مطابق ایک منتخب کر سکتے ہیں۔ ماڈل منتخب کرنے کے بعد، آپ TensorFlow Hub سے ماڈل کا TensorFlow Lite ورژن ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں۔ مزید برآں، آپ ماڈل سے وابستہ لیبل فائل تلاش کر سکتے ہیں، جس میں درجہ بندی کے کاموں کے لیے کلاس لیبل شامل ہیں۔
4. ماڈل اور لیبل فائلوں کو مربوط کرنا:
ماڈل اور لیبل فائلوں کو حاصل کرنے کے بعد، آپ کو انہیں اپنے iOS پروجیکٹ میں ضم کرنے کی ضرورت ہے۔ ان اقدامات پر عمل:
a ایک نیا ایکس کوڈ پروجیکٹ بنائیں یا موجودہ کو کھولیں۔
ب ماڈل اور لیبل فائلوں کو اپنے Xcode پروجیکٹ میں گھسیٹیں اور چھوڑیں۔ ان فائلوں کے لیے مناسب ہدف کی رکنیت کا انتخاب یقینی بنائیں۔
c اپنے ایکس کوڈ پروجیکٹ میں، ہدف کی تعمیر کے مراحل کی ترتیبات کو تلاش کریں۔ "کاپی بنڈل وسائل" کے مرحلے کو پھیلائیں اور اس بات کو یقینی بنائیں کہ ماڈل اور لیبل فائلیں وہاں درج ہیں۔ اگر نہیں، تو "+" بٹن پر کلک کریں اور انہیں دستی طور پر شامل کریں۔
d اپنے سورس کوڈ میں، اپنی Swift یا Objective-C فائل کے اوپر درج ذیل لائن کو شامل کرکے TensorFlow Lite فریم ورک کو درآمد کریں۔
import TensorFlowLite
e مناسب TensorFlow Lite APIs کا استعمال کرتے ہوئے اپنے کوڈ میں ماڈل اور لیبل فائلوں کو لوڈ کریں۔ آپ TensorFlow Lite دستاویزات اور مثالوں کا حوالہ دے سکتے ہیں تفصیلی ہدایات کے لیے کہ ماڈل کو کیسے لوڈ کیا جائے اور اندازہ کے لیے استعمال کیا جائے۔
f TensorFlow Lite کے انضمام کو جانچنے کے لیے اپنی iOS ایپلیکیشن کو مطابقت پذیر ڈیوائس یا سمیلیٹر پر بنائیں اور چلائیں۔
ان اقدامات پر عمل کر کے، آپ لازمی شرائط کو پورا کر کے، ماڈل اور لیبل فائلز حاصل کر کے، اور انہیں اپنے iOS پروجیکٹ میں ضم کر کے iOS کے ساتھ TensorFlow Lite استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ آپ کو اپنے iOS آلہ پر TensorFlow Lite کا استعمال کرتے ہوئے اندازہ لگانے کے قابل بنائے گا۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- مثال کے طور پر keras.layer.Dense(128, activation=tf.nn.relu) کیا یہ ممکن ہے کہ اگر ہم نمبر 784 (28*28) استعمال کرتے ہیں تو ہم ماڈل کو اوور فٹ کریں؟
- مشین لرننگ اور AI کے لیے TensorFlow کتنا اہم ہے اور دوسرے بڑے فریم ورک کیا ہیں؟
- انڈر فٹنگ کیا ہے؟
- AI وژن ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال ہونے والی تصاویر کی تعداد کا تعین کیسے کریں؟
- AI وژن ماڈل کی تربیت کرتے وقت کیا ہر تربیتی دور کے لیے تصاویر کا ایک مختلف سیٹ استعمال کرنا ضروری ہے؟
- زیادہ سے زیادہ کتنے مراحل ہیں جنہیں RNN غائب ہونے والے تدریجی مسئلے سے بچنے کے لیے یاد کر سکتا ہے اور زیادہ سے زیادہ اقدامات جو LSTM حفظ کر سکتا ہے؟
- کیا بیک پروپیگیشن نیورل نیٹ ورک بار بار آنے والے نیورل نیٹ ورک کی طرح ہے؟
- ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
- CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
- تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں