你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站,请访问 https://docs.azure.cn。
导出模型以用于移动设备
使用 Azure AI 自定义视觉服务,可以导出分类器以脱机运行。 可以将导出的分类器嵌入应用程序,并在设备上本地运行,进行实时分类。
导出选项
自定义影像服务支持导出以下内容:
- 用于 Android 的 TensorFlow
- 用于 JavaScript 框架(如 React、Angular 和 Vue)的 TensorFlow.js。 它可在 Android 和 iOS 设备上运行
- 适用于 iOS 11 及更高版本的 CoreML
- 适用于 Windows ML、Android 和 iOS 的 ONNX
- 视觉 AI 开发人员工具包
- 适用于 Windows、Linux 或 ARM 架构的 Docker 容器。 容器包括 TensorFlow 模型和服务代码,可用于使用自定义视觉 API
重要
自定义影像服务仅导出具有压缩域的项目。 已针对移动设备上实时分类的约束对压缩域生成的模型进行了优化。 面对相同数量的训练数据时,用压缩域生成的分类器可能比用标准域生成的分类器的准确度略低。
有关如何改进分类器的信息,请参阅改进分类器。
转换为压缩域
注意
本部分中的步骤仅适用于现有模型未设置为压缩域的情况。
若要转换现有模型的域,请按照以下步骤进行操作:
转到自定义视觉网站,然后登录以查看项目列表。
选择一个项目,然后选择页面右上角的齿轮图标。
在“域”部分中,选择其中一个压缩域 。 选择“保存更改”来保存更改。
注意
对于视觉 AI 开发工具包,必须使用“常规(压缩)”域创建项目,并且必须在“导出功能”部分下指定“视觉 AI 开发工具包”选项 。
从页面顶部选择“定型”以使用新域进行重新定型。
导出模型
若要在重新定型后导出模型,请采用以下步骤:
转到“性能”选项卡并选择“导出”。
提示
如果“导出”项不可用,则表示所选迭代未使用压缩域。 使用此页面中的“迭代”部分,选择使用压缩域的迭代,然后选择“导出”。
选择所需的导出格式,然后选择“导出”以下载模型。
相关内容
若要将导出的模型集成到应用程序中,请浏览以下文章或示例之一:
- 运行以 Python 编写的 TensorFlow 模型
- 将 ONNX 模型与 Windows 机器学习配合使用
- 请参阅 iOS 应用程序中的 CoreML 模型的 Swift 示例
- 请参阅 Android 应用中的 TensorFlow 模型的 Android 示例
- 请参阅采用 Xamarin 的 CoreML 模型的 Xamarin iOS 示例