tensorflow lite swift GPU加速和CoreML加速

2020-07-02 06:51:41   人工智能

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-nightlyTensorFlowLiteSwift是包含MetalCoreML 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'

OR

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

改完之后,pod updatepod 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MetalDelegateCoreMLDelegate 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 updatepod 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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