Migracja z TensorFlow Lite na LiteRT

Wszystkie nowe funkcje związane z wysoko wydajnym środowiskiem wykonawczym Google do korzystania z AI na urządzeniu będą dostępne wyłącznie w LiteRT. Aplikacje korzystające z pakietów TensorFlow Lite będą nadal działać, ale wszystkie nowe aktualizacje będą uwzględniane tylko w pakietach LiteRT. Interfejsy LiteRT zawierają te same nazwy metod co interfejsy TF Lite, więc przejście na LiteRT nie wymaga szczegółowych zmian w kodzie.

Informacje o zmianach nazwy pakietu znajdziesz w przewodnikach dotyczących migracji na konkretne platformy.

Migracja z Androida

Aby przenieść aplikację na Androida korzystającą z Tensorflow Lite, zastąp zależność org.tensorflow:tensorflow-lite wartością com.google.ai.edge.litert. Repozytorium LiteRT Maven zawiera te pakiety:

Możesz wprowadzić tę zmianę w zależnościach build.gradle:

dependencies {
  ...
  implementation `com.google.ai.edge.litert:litert:1.0.1`
}

Usługi Google Play

LiteRT w czasie wykonywania Usług Google Play nadal używa zależności play-services-tflite. Jeśli Twoja aplikacja korzysta już z czasu wykonywania Usług Play z TensorFlow Lite, nie musisz wprowadzać żadnych zmian w kodzie.

Aby używać LiteRT w Usługach Google Play, dodaj te zależności do build.gradle:

dependencies {
...
    // LiteRT dependencies for Google Play services
    implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-java:16.4.0'
    // Optional: include LiteRT Support Library
    implementation 'com.google.android.gms:play-services-tflite-support:16.4.0'
...
}

Migracja za pomocą Pythona

Aby przenieść kod Pythona korzystający z Tensorflow Lite, zastąp pakiet PIP z tflite-runtime na ai-edge-litert.

Instalowanie LiteRT z PIP:

$ python3 -m pip install ai-edge-litert

Importuj LiteRT za pomocą tych funkcji:

from ai_edge_litert.interpreter import Interpreter
interpreter = Interpreter(model_path=args.model_file)

Inne biblioteki

Pakiety SDK Swift i Objective-C na iOS, pakiet SDK C++, biblioteka Task Library i bibliotek Model Maker nadal są dostępne w interfejsach API TensorFlow Lite. Aplikacje korzystające z tych pakietów SDK lub bibliotek nie powinny przechodzić na LiteRT.