
159
第
9
章
创建自定义模型
在前面的章节中,你看到了如何使用完整模型进行图像标记、物体检测、实体提取等。
你没有看到的是,如何使用自己创建的模型,以及如何自己创建它们。在本章中,我
们将研究创建模型的三个场景,然后在第 10 ~ 11 章,我们将研究把这些模型合并到
Android 或 iOS 应用程序中。
从头开始创建模型可能很困难且非常耗时。这也是纯 TensorFlow 开发的领域,并且在
许多其他书籍中都有涉及,例如我的书
AI and Machine Learning for Coders
(
O
’
Reilly)。
如果你不是从头开始创建,特别是如果你专注于移动应用程序,那么有一些工具可以帮
助你,我们将在本章介绍其中的三个:
·
如果你正在构建适合 Model Maker 支持的场景的应用程序,TensorFlow Lite Model
Maker 是首选。它不是用于构建任何类型模型的通用工具,而是旨在支持常见用例,
例如图像分类、物体检测等。它几乎不涉及特定于神经网络的编码,因此如果你还
不想学习这些东西,这是一个很好的起点!
·
使用 Cloud AutoML 创建模型,尤其是 Cloud AutoML 中的工具,旨在最大限度地减
少你必须编写和维护的代码量。与 TensorFlow Model Maker 类似,这里的场景都集
中在核心常见的场景上,如果你想走上这条路,你需要做一些自定义模型的编码。
·
使用 TensorFlow 和迁移学习创建模型。在此方案中,你不会从头开始创建模型,而 ...