Tflite что за расширение
990x.top
Простой компьютерный блог для души)
multitask.tflite — что это на телефоне?
Приветствую друзья. multitask.tflite — неизвестная функция/приложение на смартфоне Android. Информация данной статьи поможет примерно понять предназначение multitask.tflite.
multitask.tflite — что это такое?
Информация именно об multitask.tflite к сожалению отсутствует.
Однако удалось выяснить:
Учитывая выше информацию — возможно имеется ввиду приложение MultiTasking, предназначенное для создания удобной многозадачности (тема на форуме 4PDA). MultiTasking позволяет использовать оконный режим приложений, как в Windows с поддержкой изменения размера окна, кнопкой крестик (закрытие окна). Предположительно поддерживается функция перетаскивания окна. Пример на смартфоне:
Особенно актуально на планшетах:
Изображена версия Multitasking THD (предположительно специально для планшетов). PS: тема на форуме 4PDA.
Android и оконный режим (многозадачность)
Версия Android 11 Developer Preview 2 содержит некоторые необычные функции. Например Columbus, позволяющую активировать определенные приложения путем двойного нажатия по задней стороне телефона. Другими словами — двойной тап, только вместо экрана — задняя панель смартфона. Данным жестом можно запустить например голосового помощника, приложение камеры.
функция тестируется на телефонах Pixel 3 XL, Pixel 4 and Pixel 4 XL. В работе функции используются некоторые элементы многозадачности.
Поддержка оконного режима появилась в Android 7 Nougat. Однако по умолчанию опция отключена. Включить можно в меню Параметры разработчика, название настройки — Изменение размера в многооконном режиме:
Активация данного меню: открываем меню Об устройстве > много раз быстро нажимаем по номеру сборки. Итог — настройки будут содержать пункт Для разработчиков.
Заключение
Распознавание объектов на android с помощью TensorFlow: от подготовки данных до запуска на устройстве
Обучение нейросети распознаванию образов — долгий и ресурсоемкий процесс. Особенно когда под рукой есть только недорогой ноут, а не компьютер с мощной видеокартой. В этом случае на помощь придёт Google Colaboratory, которая предлагает совершенно бесплатно воспользоваться GPU уровня Tesla K80 (подробнее).
В этой статье описан процесс подготовки данных, обучения модели tensorflow в Google Colaboratory и её запуск на android устройстве.
Подготовка данных
В качестве примера попробуем обучить нейросеть распознавать белые игральные кости на черном фоне. Соответственно, для начала, надо создать набор данных, достаточный для обучения (пока остановимся на
Для обучения воспользуемся Tensorflow Object Detection API. Все необходимые для обучения данные мы подготовим на ноутбуке. Нам понадобится менеджер управления окружением и зависимостями conda. Инструкция по установке тут.
Создадим окружение для работы:
Установим зависимости которые нам понадобятся:
Создадим папку object_detection, и положим все наши фотографии в папку object_detection/images.
В Google Colab есть ограничение на использование памяти, поэтому перед разметкой данных нужно снизить разрешение фотографий, чтобы в процессе обучения не столкнутся с ошибкой «tcmalloc: large alloc. «.
Создадим папку object_detection/preprocessing и добавим в неё подготовленные скрипты.
Для изменения размера фото используем скрипт:
Этот скрипт пробежится по папке с указанными фото, изменит их размер до 800×600 и сложит их в object_detection/images/resized. Теперь можно заменить ими оригинальные фотографии в object_detection/images.
Для разметки данных воспользуемся тулзой labelImg.
Клонируем репозиторий labelImg в object_detection
Переходим в папку labelImg
и выполняем команду:
После этого можно приступить к разметке данных (это самый долгий и скучный этап):
В “Open dir” указываем папку object_detection/images и проходим по всем фото, выделяя объекты для распознавания и указывая их класс. В нашем случае это номиналы игральных костей (1, 2, 3, 4, 5, 6). Сохраним метаданные (файлы *.xml) в той же папке.
Создадим папку object_detection/training_demo, которую мы чуть позже зальем в Google Colab для обучения.
Разделим наши фото (с метаданными) на тренировочные и тестовые в соотношение 80/20 и переместим их в соответствующие папки object_detection/training_demo/images/train и object_detection/training_demo/images/test.
Создадим папку object_detection/training_demo/annotations, в которую будем складывать файлы с метаданными необходимыми для обучения. Первым из них будет label_map.pbtxt, в котором укажем отношение класса объекта и целочисленного значения. В нашем случае это:
Помните метаданные, которые мы получили в процессе разметки данных? Чтобы использовать их для обучения, необходимо конвертировать их в формат TFRecord. Для конвертации воспользуемся скриптами из источника [1].
Найден секретный способ освободить до 20 Гб памяти в телефоне
Существует несколько способов очистить систему Android от мусора и освободить таким образом память устройства. Это могут быть как встроенные сервисы, так и некоторые сторонние приложения для очистки. Но что делать, если ни один способ вам не помог и телефон все равно сигнализирует о нехватке памяти? В этом случае можно прибегнуть к ручной очистке и освободить таким образом до 20 Гб памяти смартфона.
Удаление папки Telegram
В 2021 году этот кроссплатформенный мессенджер по праву стал самым популярным приложением в мире, обогнав по числу скачиваний даже такого гиганта как Tik-Tok.
Но у Telegram есть одна небольшая проблема – вся просмотренная вами информация сохраняется во внутренней памяти телефона, тем самым засоряя систему.
Если вы являетесь активным пользователем Telegram, рекомендуем периодически очищать содержимое папки с приложением. Для этого достаточно перейти в любой файловый менеджер и полностью удалить папку Telegram. Не стоит переживать, с приложением после удаления ничего не случится. Система при следующем входе автоматически создаст папку Telegram заново.
Многим пользователям, которые делают такую процедуру впервые после установки Telegram, удается очистить таким образом от 1 до 10 Гб памяти. Проверьте и убедитесь сами.
Удаление папки.Thumbnails
Следующий способ – удаление папки, которая содержится в корневом разделе DCIM (или Pictures) системы Android и содержит в себе все мини копии картинок и фотографий, которые встречаются вам при серфинге в интернете и в приложениях. Этот раздел также может занимать очень большой объем данных, если ранее вы еще не проводили подобную очистку.
Папка.Thumbnails довольно хитрая и скрыта от глаз пользователя в каталогах системы. Чтобы ее найти и удалить, необходимо сначала включить отображение скрытых папок в настройках файлового менеджера.
В некоторых случаях системный файловый менеджер также не дает увидеть эту папку. В этом случае можно попробовать установить стороннее приложение, например ES-проводник, а затем перейти в каталог DCIM (Pictures), включить отображение скрытых папок и удалить папку.Thumbnails.
Если вы больше не хотите, чтобы миниатюры засоряли вам память устройства, можно немного перехитрить систему, создав в папке DCIM новый файл с другим расширением, но с тем же названием.Thumbnails.
Система Android устроена таким образом, что никогда не позволит создать два файла с одинаковым названием, поэтому папка.Thumbnails больше не сможет там появиться. Сделать это также можно с помощью ES-проводника.
Нажимаем на три точки в верхнем правом углу приложения → «+Создать» → Файл. Называем файл.Thumbnails (обязательно ставим точку вначале).
Готово! Теперь наш созданный файл не позволит системе Android создать папку.Thumbnails, а значит система больше не будет засоряться лишними миниатюрами.
Удаление папки Data
Еще одна папка, занимающая большое количество памяти в телефоне – папка Data, которая находится внутри каталога Android. Эта папка содержит кэш, а также некоторые настройки и служебную информацию о приложениях. Но каких-либо серьезных системных данных, влияющих на работу системы в целом, она не содержит. Поэтому ее также можно удалить, освободив до 10 Гб памяти.
Удалять ее нужно только в обход корзины, так как сама корзина является вложенной в папку Data, о чем система предупреждает при попытке удалить ее стандартным путем. Поэтому нам потребуется снова воспользоваться сторонним файловым менеджером, который позволит удалить папку Data напрямую, без промежуточных инстанций.
Открываем ES проводник и переходим во внутренний каталог системы. Затем переходим в папку Android→Выделяем папку Data→ Нажимаем Удалить. Убираем галочку с пункта «Перенести в корзину» и нажимаем ОК. Нам удалось очистить таким образом почти 3 Гб внутренней памяти.
Заключение
В далеком 1981 году на пути становления IBM, Билл Гейтс произнес, ставшую сегодня забавным мемом, фразу: «В будущем 640 Кб будет достаточно для каждого». Из-за особенностей первых процессоров, никто не мог и представить, что когда-нибудь в компьютерах, а тем более в мобильных устройствах удастся разместить большее количество памяти, а главное, что кому-то может понадобиться такой объем информации.
Несмотря на то, что сегодня любой смартфон обладает памятью в десятки тысяч раз, превышающий этот объем, нехватка памяти до сих пор остается актуальной проблемой, особенно для бюджетных моделей смартфонов. Мы надеемся, что с помощью нашей инструкции вам удастся очистить ваше устройство и наконец решить данную проблему.
Классификация изображений на Android с помощью TensorFlow Lite и сервиса Azure Custom Vision
Классификация изображений позволяет нашим приложениям Xamarin распознавать объекты на фотографиях.
Все более и более распространенной становится возможность сделать фотографию и распознать ее содержимое. Мы можем наблюдать это в наших банковских приложениях при внесении мобильного депозита, в приложениях для фото при добавлении фильтров и в приложениях HotDog, чтобы определить, является ли наша еда хот-догом.
Благодаря сервису Azure Custom Vision нам не нужно изучать сложные алгоритмы машинного обучения для реализации классификации изображений.
В этой статье мы рассмотрим, как реализовать классификацию изображений с помощью сервиса Azure Custom Vision, TensorFlow Lite (платформа машинного обучения с открытым исходным кодом) и Xamarin.Android.
Примечание: Для Xamarin.iOS мы также можем использовать сервис Azure Custom Vision с CoreML, но лучше прибережем это для другой статьи.
Библиотеки классификации изображений
Мы будем использовать сервис Azure Custom Vision и TensorFlow Lite для реализации нашей классификации изображений.
1. Сервис Azure Custom Vision
Сервис Azure Custom Vision упрощает создание и обучение модели машинного обучения — для этого не требуется опыт работы с Artificail Intelligence (AI) или Machine Learning (ML).
Используя веб-портал сервиса Custom Vision, мы можем сделать следующее без написания какого-либо кода AI/ML:
2. TensorFlow Lite
TensorFlow Lite — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая позволяет нам использовать TensorFlow в IoT и мобильных устройствах.
TensorFlow Lite и TensorFlow доступны в open-source на GitHub.
Реализация классификации изображений с помощью Azure + Xamarin.Android
Полностью готовый образец приложения для классификации изображений доступен на GitHub.
1. Обучение модели
Используя веб-портал сервиса Custom Vision, мы сначала обучим модели классификации изображений.
2. В окне Create new project выставьте следующие параметры:
4. В окне XamarinImageClassification нажмите Add images
5. Выберите изображения, содержащие объект для идентификации
6. В окне Image Upload добавьте тег
Примечание: в данном примере мы работаем с изображениями грибов
7. В окне Image upload нажмите Upload
Примечание: продолжайте загружать изображения, пока у вас не будет, по крайней мере, 5 изображений для каждого тега
8. В окне XamarinImageClassification в правом верхнем углу окна нажмите кнопку Train Model (зеленое изображение шестеренок)
9. В окне Choose Training Type выберите Quick Training
10. В окне Choose Training Type выберите Train
2. Экспорт обученной модели из сервиса Azure Custom Vision
Это позволит нам использовать модель без подключения к интернету, что обеспечит наилучшую конфиденциальность пользователя, потому что его фотографии никогда не покинут мобильное устройство.
Чтобы экспортировать нашу модель, давайте сделаем следующее:
1. В окне XamarinImageClassifcation в верхней части страницы выберите вкладку Performance
2. На вкладке Performace нажмите кнопку Export (стрелка, направленная вниз)
3. В окне Choose your platform выберите TensorFlow
4. В раскрывающемся списке Choose your platform выберите TensorFlow Lite
5. В окне Choose your platform выберите Download
3. Импорт TensorFlow Lite в наше приложение Xamarin.Android
1. Установите соответствующий пакет NuGet в нашем проекте Xamarin.Android
Примечание: Этот пакет NuGet представляет собой проект с открытым исходным кодом, созданный командой Xamarin в Microsoft. Он содержит привязки C# для оригинальной библиотеки TensorFlow Lite, позволяющие использовать ее в нашем приложении Xamarin.Android
2. Распакуйте экспортированную модель, которую мы загрузили с веб-портала сервиса Custom Vision
Примечание: внутри zip-файла находятся labels.txt и model.tflite:
4. Во всплывшем меню выберите пункт Add → Existing Item…
5. В меню Add Existing Item выберите оба недавно распакованных файла:
7. Во всплывшем меню выберите Properties
8. В окне Properties выберите Build Action → Android Asset
9. В Visual Studio, в Xamarin.Android → Assets, щелкните правой кнопкой мыши на models.tflite
10. Во всплывшем меню выберите Properties
11. В окне Properties выберите Build Action → Android Asset
4. Внедрение кода классификации изображений для Xamarin.Android
Теперь, когда мы импортировали модель, пришло время заняться написанием кода.
Напоминаю, полностью готовый образец приложения для классификации изображений доступен на GitHub.
Tflite что за расширение
TensorFlow Lite Support
TFLite Support is a toolkit that helps users to develop ML and deploy TFLite models onto mobile devices. It works cross-Platform and is supported on Java, C++ (WIP), and Swift (WIP). The TFLite Support project consists of the following major components:
TFLite Support library serves different tiers of deployment requirements from easy onboarding to fully customizable. There are three major use cases that TFLite Support targets at:
Provide ready-to-use APIs for users to interact with the model.
This is achieved by the TFLite Support Codegen tool, where users can get the model interface (contains ready-to-use APIs) simply by passing the model to the codegen tool. The automatic codegen strategy is designed based on the TFLite metadata.
Provide optimized model interface for popular ML tasks.
The model interfaces provided by the TFLite Support Task Library are specifically optimized compared to the codegen version in terms of both usability and performance. Users can also swap their own custom models with the default models in each task.
Provide the flexibility to customize model interface and build inference pipelines.
The TFLite Support Util Library contains varieties of util methods and data structures to perform pre/post processing and data conversion. It is also designed to match the behavior of TensorFlow modules, such as TF.Image and TF.text, ensuring consistency from training to inferencing.
See the documentation on tensorflow.org for more instruction and examples.
We use Bazel to build the project. When you’re building the Java (Android) Utils, you need to set up following env variables correctly:
Please issue a pull request and assign @xunkai55 or @lu-wang-g for a code review.
Let us know what you think about TFLite Support by creating a new Github issue, or email us at tflite-support-team@google.com.
About
TFLite Support is a toolkit that helps users to develop ML and deploy TFLite models onto mobile / ioT devices.