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कैसे निर्यात करने के लिए TF GraphDef से YOLOv8 तैनाती के लिए

जब आप अत्याधुनिक कंप्यूटर विज़न मॉडल तैनात कर रहे हों, जैसे YOLOv8, विभिन्न परिवेशों में, आप संगतता समस्याओं में भाग सकते हैं। गूगल का TensorFlow GraphDefनहीं तो TF GraphDef, आपके मॉडल का एक क्रमबद्ध, प्लेटफ़ॉर्म-स्वतंत्र प्रतिनिधित्व प्रदान करके एक समाधान प्रदान करता है। का उपयोग करना TF GraphDef मॉडल प्रारूप, आप अपना परिनियोजित कर सकते हैं YOLOv8 वातावरण में मॉडल जहां पूर्ण TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र उपलब्ध नहीं हो सकता है, जैसे मोबाइल डिवाइस या विशेष हार्डवेयर।

इस गाइड में, हम आपको अपना निर्यात करने के तरीके के माध्यम से चरण दर चरण चलेंगे Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल TF GraphDef मॉडल प्रारूप। अपने मॉडल को परिवर्तित करके, आप परिनियोजन और उपयोग को सुव्यवस्थित कर सकते हैं YOLOv8अनुप्रयोगों और प्लेटफार्मों की एक विस्तृत श्रृंखला में कंप्यूटर दृष्टि क्षमताओं।

TensorFlow GraphDef

आपको निर्यात क्यों करना चाहिए TF GraphDef?

TF GraphDef का एक शक्तिशाली घटक है TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र जिसे Google द्वारा विकसित किया गया था। इसका उपयोग मॉडल को अनुकूलित और तैनात करने के लिए किया जा सकता है जैसे YOLOv8. को निर्यात करना TF GraphDef आइए हम मॉडल को अनुसंधान से वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में ले जाएं। यह मॉडल को पूर्ण के बिना वातावरण में चलाने की अनुमति देता है TensorFlow ढांचा।

वही GraphDef प्रारूप एक क्रमबद्ध गणना ग्राफ के रूप में मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है। यह विभिन्न अनुकूलन तकनीकों जैसे निरंतर तह, परिमाणीकरण और ग्राफ परिवर्तनों को सक्षम बनाता है। ये अनुकूलन कुशल निष्पादन, कम स्मृति उपयोग और तेज अनुमान गति सुनिश्चित करते हैं।

GraphDef मॉडल GPU, TPUs और AI चिप्स जैसे हार्डवेयर त्वरक का उपयोग कर सकते हैं, जो के लिए महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ अनलॉक करते हैं YOLOv8 अनुमान पाइपलाइन। वही TF GraphDef प्रारूप मॉडल और इसकी निर्भरता के साथ एक स्व-निहित पैकेज बनाता है, विभिन्न प्रणालियों में तैनाती और एकीकरण को सरल बनाता है।

की मुख्य विशेषताएं TF GraphDef मॉडल

TF GraphDef मॉडल परिनियोजन और अनुकूलन को सुव्यवस्थित करने के लिए विशिष्ट सुविधाएँ प्रदान करता है।

यहाँ इसकी प्रमुख विशेषताओं पर एक नज़र है:

  • मॉडल क्रमांकन: TF GraphDef क्रमबद्ध और संग्रहीत करने का एक तरीका प्रदान करता है TensorFlow एक मंच-स्वतंत्र प्रारूप में मॉडल। यह क्रमबद्ध प्रतिनिधित्व आपको मूल के बिना अपने मॉडल को लोड और निष्पादित करने की अनुमति देता है Python कोडबेस, तैनाती को आसान बनाता है।

  • ग्राफ अनुकूलन: TF GraphDef कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ के अनुकूलन को सक्षम करता है। ये अनुकूलन निष्पादन प्रवाह को सुव्यवस्थित करके, अतिरेक को कम करके और विशिष्ट हार्डवेयर के अनुरूप संचालन को सिलाई करके प्रदर्शन को बढ़ावा दे सकते हैं।

  • परिनियोजन लचीलापन: मॉडल को निर्यात किया गया GraphDef प्रारूप का उपयोग विभिन्न वातावरणों में किया जा सकता है, जिसमें संसाधन-विवश उपकरण, वेब ब्राउज़र और विशेष हार्डवेयर वाले सिस्टम शामिल हैं। यह आपके व्यापक परिनियोजन के लिए संभावनाओं को खोलता है TensorFlow मॉडल।

  • उत्पादन फोकस: GraphDef उत्पादन परिनियोजन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह कुशल निष्पादन, क्रमांकन सुविधाओं और अनुकूलन का समर्थन करता है जो वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों के साथ संरेखित होते हैं।

के साथ परिनियोजन विकल्प TF GraphDef

इससे पहले कि हम निर्यात की प्रक्रिया में गोता लगाएँ YOLOv8 करने के लिए मॉडल TF GraphDef, आइए कुछ विशिष्ट परिनियोजन स्थितियों पर एक नज़र डालें जहाँ इस प्रारूप का उपयोग किया जाता है।

यहां बताया गया है कि आप कैसे तैनात कर सकते हैं TF GraphDef विभिन्न प्लेटफार्मों पर कुशलता से।

  • TensorFlow सेवा करना: यह ढांचा तैनात करने के लिए डिज़ाइन किया गया है TensorFlow उत्पादन वातावरण में मॉडल। TensorFlow सेवारत मॉडल प्रबंधन, संस्करण और बड़े पैमाने पर कुशल मॉडल सेवा के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करता है। यह आपके को एकीकृत करने का एक सहज तरीका है GraphDefउत्पादन वेब सेवाओं या एपीआई में आधारित मॉडल।

  • मोबाइल और एम्बेडेड डिवाइस: जैसे उपकरणों के साथ TensorFlow लाइट, आप कन्वर्ट कर सकते हैं TF GraphDef स्मार्टफोन, टैबलेट और विभिन्न एम्बेडेड उपकरणों के लिए अनुकूलित प्रारूपों में मॉडल। आपके मॉडल का उपयोग ऑन-डिवाइस अनुमान के लिए किया जा सकता है, जहां निष्पादन स्थानीय रूप से किया जाता है, अक्सर प्रदर्शन लाभ और ऑफ़लाइन क्षमताएं प्रदान करता है।

  • वेब ब्राउज़र: TensorFlow.js की तैनाती को सक्षम बनाता है TF GraphDef सीधे वेब ब्राउज़र के भीतर मॉडल। यह क्लाइंट साइड पर चलने वाले रीयल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एप्लिकेशन की क्षमताओं का उपयोग करके मार्ग प्रशस्त करता है YOLOv8 जावास्क्रिप्ट के माध्यम से।

  • विशिष्ट हार्डवेयर: TF GraphDefप्लेटफ़ॉर्म-अज्ञेयवादी प्रकृति इसे कस्टम हार्डवेयर को लक्षित करने की अनुमति देती है, जैसे कि त्वरक और टीपीयू (Tensor प्रसंस्करण इकाइयाँ)। ये डिवाइस कम्प्यूटेशनल रूप से गहन मॉडल के लिए प्रदर्शन लाभ प्रदान कर सकते हैं।

निर्यात YOLOv8 करने के लिए मॉडल TF GraphDef

आप अपना कन्वर्ट कर सकते हैं YOLOv8 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को TF GraphDef प्रारूप, जो प्लेटफार्मों में अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए विभिन्न प्रणालियों के साथ संगत है।

संस्थापन

आवश्यक पैकेज स्थापित करने के लिए, चलाएं:

संस्थापन

# Install the required package for YOLOv8
pip install ultralytics

स्थापना प्रक्रिया से संबंधित विस्तृत निर्देशों और सर्वोत्तम प्रथाओं के लिए, हमारी जाँच करें Ultralytics इंस्टालेशन गाइड। के लिए आवश्यक पैकेज स्थापित करते समय YOLOv8, अगर आपको कोई कठिनाई आती है, तो समाधान और सुझावों के लिए हमारी सामान्य समस्याएं मार्गदर्शिका देखें.

उपयोग

उपयोग के निर्देशों में गोता लगाने से पहले, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सभी Ultralytics YOLOv8 मॉडल निर्यात के लिए उपलब्ध हैं, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपके द्वारा चुना गया मॉडल यहां निर्यात कार्यक्षमता का समर्थन करता है।

उपयोग

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO('yolov8n.pt')

# Export the model to TF GraphDef format
model.export(format='pb')  # creates 'yolov8n.pb'

# Load the exported TF GraphDef model
tf_graphdef_model = YOLO('yolov8n.pb')

# Run inference
results = tf_graphdef_model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg')
# Export a YOLOv8n PyTorch model to TF GraphDef format
yolo export model=yolov8n.pt format=pb  # creates 'yolov8n.pb'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='yolov8n.pb' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

समर्थित निर्यात विकल्पों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, पर जाएँ Ultralytics परिनियोजन विकल्पों पर प्रलेखन पृष्ठ

निर्यात की गई तैनाती YOLOv8 TF GraphDef मॉडल

एक बार जब आप अपना निर्यात कर लेते हैं YOLOv8 के लिए मॉडल TF GraphDef प्रारूप, अगला चरण परिनियोजन है। चलाने के लिए प्राथमिक और अनुशंसित पहला कदम TF GraphDef मॉडल का उपयोग करना है YOLO("model.pb") मेथड है, जैसा कि पहले इस्तेमाल कोड स्निपेट में दिखाया गया था.

हालाँकि, अपने परिनियोजन के बारे में अधिक जानकारी के लिए TF GraphDef मॉडल, निम्नलिखित संसाधनों पर एक नज़र डालें:

  • TensorFlow सर्विंग: पर एक गाइड TensorFlow सेवा करना जो सिखाता है कि उत्पादन वातावरण में मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक कैसे तैनात और सेवा दी जाए।

  • TensorFlow लाइट: यह पृष्ठ बताता है कि मशीन लर्निंग मॉडल को ऑन-डिवाइस अनुमान के लिए अनुकूलित प्रारूप में कैसे परिवर्तित किया जाए TensorFlow लाइट।

  • TensorFlow.js: मॉडल रूपांतरण पर एक गाइड जो सिखाता है कि कैसे परिवर्तित करें TensorFlow या केरस मॉडल में TensorFlowवेब अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए .js प्रारूप।

सारांश

इस गाइड में, हमने पता लगाया कि निर्यात कैसे करें Ultralytics YOLOv8 करने के लिए मॉडल TF GraphDef प्रारूप। ऐसा करने से, आप लचीले ढंग से अपने अनुकूलित को तैनात कर सकते हैं YOLOv8 विभिन्न वातावरणों में मॉडल।

उपयोग के बारे में अधिक जानकारी के लिए, पर जाएँ TF GraphDef आधिकारिक दस्तावेज।

एकीकृत करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए Ultralytics YOLOv8 अन्य प्लेटफार्मों और रूपरेखाओं के साथ, हमारे एकीकरण गाइड पृष्ठ को देखना न भूलें। इसका अधिकतम लाभ उठाने में आपकी मदद करने के लिए महान संसाधन और अंतर्दृष्टि हैं YOLOv8 अपनी परियोजनाओं में।



2024-03-22 बनाया गया, अपडेट किया गया 2024-04-03
लेखक: रिज़वानमुनव्वर (1), बुरहान-क्यू (1), अबिरामी-वीना (1)

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