Machine Learning: PyTorch Live qua Beta gestartet
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Jener kürzlich in Meta umbenannte ehemalige Facebook-Konzern hat PyTorch Live qua erste Beta-Version veröffentlicht. PyTorch Live ist eine aufwärts PyTorch Mobile und React Native aufsetzende Bibliothek aus Tools, die zum Erstellen mobiler Anwendungen mit Machine-Learning-Funktionen wirken sollen. Ein integriertes CLI-Tool übernimmt die automatisierte Installation.
PyTorch Live besteht aus drei Komponenten: Dasjenige aufwärts GitHub zu findende Monorepo beherbergt dies CLI-Tool torchlive-cli
, ein React-Native-Päckchen zum Jemandem etwas verklickern von On-Device-Inferenz mit PyTorch Mobile und ein React-Native-Template zum Deployment aufwärts mobilen Geräten.
Bilderkennung in Echtzeit
Neben Beispielen in welcher PyTorch-Live-App, die nachdem erfolgreicher Installation in einem Nachahmer oder aufwärts einem Androide-/iOS-Device läuft, hält die Website des neuen Tools Tutorials parat. Eines davon befasst sich mit Bildklassifizierung und zeigt, wie sich eine Benutzung prosperieren lässt, die mithilfe eines On-Device-Bildklassifizierungsmodells Objekte wiedererkennen kann. Dazu kommt die Kamera des Androide- oder iOS-Gerätes zum Kaution.
Die Bilderkennung lässt sich entweder aufwärts statische Bilder nachdem Zwängen des Auslösers (onCapture
) oder in Echtzeit (onFrame
) in Form einer Frame-by-Frame-Weiterverarbeitung anwenden, während die Smartphone-Kamera geschwenkt wird. In PyTorch Live sind schon drei Modelle zur Bildklassifizierung enthalten, dies Denkmuster verwendet mobilenet_v3_small.ptl
.
Installationsvoraussetzungen
Ein Tutorial zeigt, wie dies in PyTorch Live mitgelieferte CLI-Tool torchlive-cli
dies Setup weitgehend automatisiert abwickelt. Zu den Voraussetzungen pro PyTorch Live zählen unter anderem die Dependencies pro PyTorch Mobile und React Native, darunter Pythonschlange 3.x und ein Java Development Kit, die dies CLI-Tool zu beziehen versucht. Schon unbelehrbar sich sein Kaution in welcher Beta-Version aufwärts macOS. Unter Windows oder Linux ist die Verwendung von PyTorch Live ebenfalls möglich, jedoch ist dort eine manuelle Installation vorzunehmen.
Qua Zielplattform lassen sich Androide 10 (API 29) und iOS 12.0 oder höher anvisieren. Nachdem erfolgreicher Installation läuft die PyTorch-Live-App standardmäßig in einem Nachahmer, lässt sich jedoch zweitrangig schlichtweg aufwärts mobilen Geräten jemandem etwas verklickern.
Hintergrund: PyTorch Mobile
Die Tool-Sammlung PyTorch Live steht unter MIT-Lizenz und basiert aufwärts welcher ebenfalls Open Source verfügbaren Machine-Learning-Bibliothek PyTorch, die vor zwei Jahren ihre Fähigkeiten aufwärts mobile Geräte erweiterte. Deren PyTorch-Mobile-Spielzeit befindet sich weiterhin im Beta-Status und umfasst den kompletten Workflow vom Trainieren eines Modells solange bis zu dessen Deployment aufwärts Androide oder iOS.
Jeder weiteren Informationen zu PyTorch Live hält die offizielle Website bereit liegend.
(mai)