Exportera din modell för användning med mobila enheter

Med Azure AI Custom Vision Service kan du exportera klassificerarna så att de körs offline. Du kan bädda in den exporterade klassificeraren i ett program och köra den lokalt på en enhet för realtidsklassificering.

Exportalternativ

Custom Vision Service stöder följande exporter:

• TensorFlow för Android
• TensorFlow.js för JavaScript-ramverk som React, Angular och Vue. Detta körs på både Android- och iOS-enheter
• CoreML för iOS 11 och senare
• ONNX för Windows ML, Android och iOS
• Vision AI Developer Kit
• En Docker-container för Windows-, Linux- eller ARM-arkitektur. Containern innehåller en TensorFlow-modell och tjänstkod för att använda Custom Vision-API:et

Viktigt!

Custom Vision Service exporterar endast projekt med kompakta domäner. Modellerna som genereras av kompakta domäner är optimerade för begränsningarna för realtidsklassificering på mobila enheter. Klassificerare som skapats med en kompakt domän kan vara något mindre exakta än en standarddomän med samma mängd träningsdata.

Information om hur du förbättrar dina klassificerare finns i Förbättra klassificeraren.

Konvertera till en kompakt domän

Kommentar

Stegen i det här avsnittet gäller endast om du har en befintlig modell som inte är inställd på kompakt domän.

Följ dessa steg för att konvertera domänen för en befintlig modell:

1. Gå till Custom Vision-webbplatsen och logga sedan in för att visa en lista över dina projekt.

   

2. Välj ett projekt och välj sedan kugghjulsikonen längst upp till höger på sidan.

   

3. I avsnittet Domäner väljer du en av de kompakta domänerna. Spara ändringarna genom att välja Spara ändringar .

   Kommentar

   För Vision AI Dev Kit måste projektet skapas med domänen General (Compact) och du måste ange alternativet Vision AI Dev Kit under avsnittet Exportfunktioner .

   

4. Längst upp på sidan väljer du Träna för att träna om med den nya domänen.

Exportera din modell

Om du vill exportera modellen efter omträningen använder du följande steg:

1. Gå till fliken Prestanda och välj Exportera.

   

   Dricks

   Om exportposten inte är tillgänglig använder den valda iterationen inte en kompakt domän. Använd avsnittet Iterationer på den här sidan för att välja en iteration som använder en kompakt domän och välj sedan Exportera.

2. Välj önskat exportformat och välj sedan Exportera för att ladda ned modellen.

Relaterat innehåll

Om du vill integrera din exporterade modell i ett program kan du utforska någon av följande artiklar eller exempel:

• Köra en TensorFlow-modell i Python
• Använda din ONNX-modell med Windows Machine Learning
• Se Swift-exemplet för CoreML-modellen i ett iOS-program
• Se Android-exemplet för TensorFlow-modellen i en Android-app
• Se Xamarin iOS-exemplet för CoreML-modellen med Xamarin