tensorflow lite swift GPU加速和CoreML加速

2020-07-02 06:51:41 人工智能

TensorflowLite Tensorflow CoreML Swift ios

将TensorFlow应用部署到iPhone上，使用GPU和CoreML加速，最新版的TensorFlowLiteSwift将Metal加速和CoreML从TensorFlowLiteSwift中拆出来了，变成了两个子模块，因此要引入需要单独引入

之前0.0.1-nightly的TensorFlowLiteSwift是包含Metal和CoreML 的，就在某个版本开始，我的项目突然跑不了了，告诉我找不到CoreMLDelegate了，折腾了一番之后，最后去翻官网文档，发现文档偷偷改了，最新的方式是引入子模块

target 'YourProjectName'
  # pod 'TensorFlowLiteSwift'
  pod 'TensorFlowLiteSwift/CoreML', '~> 0.0.1-nightly'

target 'YourProjectName'
  # pod 'TensorFlowLiteSwift'
  pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly', :subspecs => ['CoreML']

改完之后，pod update，pod cache clean TensorFlowLiteSwift，然后运行，又告诉我找不到 MetalDelegate，再去翻文档，发现也被拆出来了，所以，要同时使用MetalDelegate和CoreMLDelegate 需要将两个子模块分别引入。

target 'YourProjectName'
  # pod 'TensorFlowLiteSwift'
  pod 'TensorFlowLiteSwift', '~> 0.0.1-nightly', :subspecs => ['CoreML', 'Metal']

改完之后，pod update，pod cache clean TensorFlowLiteSwift，终于，能运行了

再贴一下使用代码

var delegate = CoreMLDelegate()
if delegate == nil {
  delegate = MetalDelegate()  // Add Metal delegate options if necessary.
}

let interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath,
                                  delegates: [delegate!])

上述代码，会先看是否支持CoreML代理加速，如果不支持，直接使用GPU代理加速。

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