Làm thế nào để xuất khẩu sang TF GraphDef từ YOLO11 để triển khai

Q: What are the benefits of using TF GraphDef for YOLO11 model deployment?

Xuất các mô hình YOLO11 sang TF GraphDef định dạng cung cấp nhiều lợi thế, bao gồm: Đọc thêm về các lợi ích trong TF GraphDef phần tài liệu của chúng tôi.

Khi triển khai các mô hình thị giác máy tính tiên tiến, như YOLO11, trong các môi trường khác nhau, bạn có thể gặp phải sự cố về khả năng tương thích. Google TensorFlow của GraphDef , hoặc TF GraphDef , cung cấp giải pháp bằng cách cung cấp một biểu diễn tuần tự hóa, độc lập với nền tảng của mô hình của bạn. Sử dụng TF GraphDef định dạng mô hình, bạn có thể triển khai mô hình YOLO11 của mình trong các môi trường mà toàn bộ TensorFlow hệ sinh thái có thể không khả dụng, chẳng hạn như thiết bị di động hoặc phần cứng chuyên dụng.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước cách xuất các mô hình Ultralytics YOLO11 của bạn sang TF GraphDef định dạng mô hình. Bằng cách chuyển đổi mô hình, bạn có thể hợp lý hóa việc triển khai và sử dụng các khả năng thị giác máy tính của YOLO11 trong nhiều ứng dụng và nền tảng hơn.

TensorFlow GraphDef

Tại sao bạn nên xuất khẩu sang TF GraphDef?

TF GraphDef là một thành phần mạnh mẽ của TensorFlow hệ sinh thái được phát triển bởi Google . Nó có thể được sử dụng để tối ưu hóa và triển khai các mô hình như YOLO11. Xuất sang TF GraphDef cho phép chúng ta di chuyển các mô hình từ nghiên cứu sang các ứng dụng trong thế giới thực. Nó cho phép các mô hình chạy trong môi trường mà không cần đầy đủ TensorFlow khung.

Các GraphDef định dạng đại diện cho mô hình dưới dạng biểu đồ tính toán tuần tự hóa. Điều này cho phép các kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau như gấp liên tục, lượng tử hóa và biến đổi đồ thị. Những tối ưu hóa này đảm bảo thực thi hiệu quả, giảm mức sử dụng bộ nhớ và tốc độ suy luận nhanh hơn.

GraphDef các mô hình có thể sử dụng các bộ tăng tốc phần cứng như GPU, TPU và chip AI, mở khóa hiệu suất tăng đáng kể cho quy trình suy luận YOLO11. TF GraphDef định dạng tạo ra một gói độc lập với mô hình và các phụ thuộc của nó, giúp đơn giản hóa việc triển khai và tích hợp vào các hệ thống khác nhau.

Các tính năng chính của TF GraphDef Mô hình

TF GraphDef cung cấp các tính năng riêng biệt để hợp lý hóa việc triển khai và tối ưu hóa mô hình .

Dưới đây là một cái nhìn về các đặc điểm chính của nó:

Lập số sê-ri hóa mô hình: TF GraphDef Cung cấp cách lập số sê-ri hóa và lưu trữ TensorFlow mô hình ở định dạng độc lập với nền tảng. Biểu diễn tuần tự này cho phép bạn tải và thực thi các mô hình của mình mà không cần bản gốc Python Codebase, giúp triển khai dễ dàng hơn.
Tối ưu hóa biểu đồ: TF GraphDef cho phép tối ưu hóa đồ thị tính toán. Những tối ưu hóa này có thể tăng hiệu suất bằng cách hợp lý hóa luồng thực thi, giảm dư thừa và điều chỉnh các hoạt động cho phù hợp với phần cứng cụ thể.
Triển khai linh hoạt: Các mô hình được xuất sang GraphDef Định dạng có thể được sử dụng trong nhiều môi trường khác nhau, bao gồm các thiết bị hạn chế tài nguyên, trình duyệt web và hệ thống có phần cứng chuyên dụng. Điều này mở ra khả năng triển khai rộng rãi hơn TensorFlow Mô hình.
Trọng tâm sản xuất: GraphDef được thiết kế để triển khai sản xuất. Nó hỗ trợ thực thi hiệu quả, các tính năng tuần tự hóa và tối ưu hóa phù hợp với các trường hợp sử dụng trong thế giới thực.

Tùy chọn triển khai với TF GraphDef

Trước khi chúng ta đi sâu vào quá trình xuất các mô hình YOLO11 sang TF GraphDef , hãy cùng xem xét một số tình huống triển khai điển hình sử dụng định dạng này.

Đây là cách bạn có thể triển khai với TF GraphDef hiệu quả trên nhiều nền tảng khác nhau.

TensorFlow Phục vụ: Framework này được thiết kế để triển khai TensorFlow mô hình trong môi trường sản xuất. TensorFlow Phục vụ cung cấp quản lý mô hình, lập phiên bản và cơ sở hạ tầng để phục vụ mô hình hiệu quả ở quy mô lớn. Đó là một cách liền mạch để tích hợp GraphDef-dựa trên các mô hình thành các dịch vụ web sản xuất hoặc API.
Thiết bị di động và nhúng: Với các công cụ như TensorFlow Lite, bạn có thể chuyển đổi TF GraphDef mô hình thành các định dạng được tối ưu hóa cho điện thoại thông minh, máy tính bảng và các thiết bị nhúng khác nhau. Sau đó, các mô hình của bạn có thể được sử dụng để suy luận trên thiết bị, trong đó việc thực thi được thực hiện cục bộ, thường mang lại hiệu suất tăng và khả năng ngoại tuyến.
Trình duyệt web: TensorFlow .js cho phép triển khai TF GraphDef mô hình trực tiếp trong trình duyệt web. Nó mở đường cho các ứng dụng phát hiện đối tượng thời gian thực chạy trên phía máy khách, sử dụng khả năng của YOLO11 thông qua JavaScript.
Phần cứng chuyên dụng: TF GraphDefBản chất bất khả tri nền tảng của nó cho phép nó nhắm mục tiêu phần cứng tùy chỉnh, chẳng hạn như máy gia tốc và TPU (Tensor Đơn vị xử lý). Các thiết bị này có thể cung cấp lợi thế về hiệu suất cho các mô hình tính toán chuyên sâu.

Xuất các mô hình YOLO11 sang TF GraphDef

Bạn có thể chuyển đổi mô hình phát hiện đối tượng YOLO11 của mình sang TF GraphDef định dạng tương thích với nhiều hệ thống khác nhau, giúp cải thiện hiệu suất trên nhiều nền tảng.

Cài đặt

Để cài đặt gói yêu cầu, hãy chạy:

Cài đặt

CLI

# Install the required package for YOLO11
pip install ultralytics

Để biết hướng dẫn chi tiết và các biện pháp thực hành tốt nhất liên quan đến quy trình cài đặt, hãy xem hướng dẫn Cài đặt Ultralytics của chúng tôi. Trong khi cài đặt các gói cần thiết cho YOLO11, nếu bạn gặp bất kỳ khó khăn nào, hãy tham khảo hướng dẫn Các vấn đề thường gặp của chúng tôi để biết các giải pháp và mẹo.

Sử dụng

Trước khi tìm hiểu hướng dẫn sử dụng, điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù tất cả các mẫu Ultralytics YOLO11 đều có thể xuất, nhưng bạn có thể đảm bảo rằng mẫu bạn chọn có hỗ trợ chức năng xuất tại đây .

Sử dụng

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TF GraphDef format
model.export(format="pb")  # creates 'yolo11n.pb'

# Load the exported TF GraphDef model
tf_graphdef_model = YOLO("yolo11n.pb")

# Run inference
results = tf_graphdef_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TF GraphDef format
yolo export model=yolo11n.pt format=pb  # creates 'yolo11n.pb'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='yolo11n.pb' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Để biết thêm chi tiết về các tùy chọn xuất được hỗ trợ, hãy truy cập Ultralytics trang tài liệu về các tùy chọn triển khai.

Triển khai YOLO11 đã xuất TF GraphDef Mô hình

Sau khi bạn đã xuất mô hình YOLO11 của mình sang TF GraphDef định dạng, bước tiếp theo là triển khai. Bước đầu tiên chính và được khuyến nghị để chạy TF GraphDef mô hình là sử dụng YOLO Phương thức ("model.pb") như đã trình bày trước đó trong đoạn mã sử dụng.

Tuy nhiên, để biết thêm thông tin về việc triển khai TF GraphDef Mô hình, hãy xem các tài nguyên sau:

TensorFlow Serving : Hướng dẫn về TensorFlow Phục vụ mục đích hướng dẫn cách triển khai và phục vụ các mô hình học máy hiệu quả trong môi trường sản xuất.
TensorFlow Lite: Trang này mô tả cách chuyển đổi các mô hình máy học thành định dạng được tối ưu hóa để suy luận trên thiết bị với TensorFlow Lite.
TensorFlow.js: Hướng dẫn chuyển đổi mô hình hướng dẫn cách chuyển đổi TensorFlow hoặc mô hình Keras thành TensorFlow.js dạng để sử dụng trong các ứng dụng web.

Tóm tắt

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã khám phá cách xuất Ultralytics Các mô hình YOLO11 đến TF GraphDef định dạng. Bằng cách này, bạn có thể triển khai linh hoạt các mô hình YOLO11 đã tối ưu hóa của mình trong các môi trường khác nhau.

Để biết thêm chi tiết về cách sử dụng, hãy truy cập TF GraphDef Tài liệu chính thức.

Để biết thêm thông tin về việc tích hợp Ultralytics YOLO11 với các nền tảng và khuôn khổ khác, đừng quên xem trang hướng dẫn tích hợp của chúng tôi. Trang này có nhiều tài nguyên và thông tin chi tiết tuyệt vời giúp bạn tận dụng tối đa YOLO11 trong các dự án của mình.

FAQ

Làm thế nào để xuất mô hình YOLO11 sang TF GraphDef định dạng?

Ultralytics Các mô hình YOLO11 có thể được xuất sang TensorFlow GraphDef ( TF GraphDef ) định dạng liền mạch. Định dạng này cung cấp một biểu diễn tuần tự, độc lập với nền tảng của mô hình, lý tưởng để triển khai trong các môi trường khác nhau như thiết bị di động và web. Để xuất mô hình YOLO11 sang TF GraphDef , hãy làm theo các bước sau:

Sử dụng

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TF GraphDef format
model.export(format="pb")  # creates 'yolo11n.pb'

# Load the exported TF GraphDef model
tf_graphdef_model = YOLO("yolo11n.pb")

# Run inference
results = tf_graphdef_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TF GraphDef format
yolo export model="yolo11n.pt" format="pb"  # creates 'yolo11n.pb'

# Run inference with the exported model
yolo predict model="yolo11n.pb" source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

Để biết thêm thông tin về các tùy chọn xuất khác nhau, hãy truy cập Ultralytics tài liệu về xuất mô hình.

Lợi ích của việc sử dụng là gì? TF GraphDef để triển khai mô hình YOLO11?

Xuất các mô hình YOLO11 sang TF GraphDef định dạng này cung cấp nhiều lợi thế, bao gồm:

Độc lập nền tảng: TF GraphDef Cung cấp định dạng độc lập với nền tảng, cho phép các mô hình được triển khai trên nhiều môi trường khác nhau bao gồm trình duyệt di động và web.
Tối ưu hóa: Định dạng cho phép một số tối ưu hóa, chẳng hạn như gấp liên tục, lượng tử hóa và chuyển đổi đồ thị, giúp nâng cao hiệu quả thực thi và giảm mức sử dụng bộ nhớ.
Tăng tốc phần cứng: Các mô hình trong TF GraphDef Định dạng có thể tận dụng các bộ tăng tốc phần cứng như GPU, TPU và chip AI để tăng hiệu suất.

Đọc thêm về những lợi ích trong TF GraphDef trong tài liệu của chúng tôi.

Tại sao tôi nên sử dụng Ultralytics YOLO11 có tốt hơn các mô hình phát hiện đối tượng khác không?

Ultralytics YOLO11 cung cấp nhiều lợi thế so với các mô hình khác như YOLOv5 và YOLOv7. Một số lợi ích chính bao gồm:

Hiệu suất tiên tiến : YOLO11 cung cấp tốc độ và độ chính xác vượt trội để phát hiện, phân đoạn và phân loại đối tượng theo thời gian thực.
Dễ sử dụng: Có API thân thiện với người dùng để đào tạo, xác thực, dự đoán và xuất mô hình, giúp cả người mới bắt đầu và chuyên gia đều có thể truy cập được.
Khả năng tương thích rộng: Hỗ trợ nhiều định dạng xuất bao gồm ONNX, TensorRT, CoreMLvà TensorFlow, cho các tùy chọn triển khai linh hoạt.

Khám phá thêm thông tin chi tiết trong phần giới thiệu về YOLO11 của chúng tôi.

Làm thế nào tôi có thể triển khai mô hình YOLO11 trên phần cứng chuyên dụng bằng cách sử dụng TF GraphDef ?

Khi mô hình YOLO11 được xuất sang TF GraphDef định dạng, bạn có thể triển khai nó trên nhiều nền tảng phần cứng chuyên dụng khác nhau. Các kịch bản triển khai điển hình bao gồm:

TensorFlow Phục vụ: Sử dụng TensorFlow Phục vụ cho việc triển khai mô hình có thể mở rộng trong môi trường sản xuất. Nó hỗ trợ quản lý mô hình và phục vụ hiệu quả.
Thiết bị di động: Chuyển đổi TF GraphDef mô hình để TensorFlow Lite, được tối ưu hóa cho thiết bị di động và thiết bị nhúng, cho phép suy luận trên thiết bị.
Trình duyệt web: Triển khai các mô hình bằng cách sử dụng TensorFlow.js cho suy luận phía máy khách trong các ứng dụng web.
Bộ tăng tốc AI: Tận dụng TPU và chip AI tùy chỉnh để suy luận nhanh.

Kiểm tra phần tùy chọn triển khai để biết thông tin chi tiết.

Tôi có thể tìm giải pháp cho các sự cố thường gặp khi xuất mô hình YOLO11 ở đâu?

Để khắc phục sự cố thường gặp khi xuất mô hình YOLO11, Ultralytics cung cấp hướng dẫn và tài nguyên toàn diện. Nếu bạn gặp sự cố trong quá trình cài đặt hoặc xuất mô hình, hãy tham khảo:

Hướng dẫn các vấn đề thường gặp: Cung cấp giải pháp cho các vấn đề thường gặp.
Hướng dẫn cài đặt: Hướng dẫn từng bước để thiết lập các gói cần thiết.

Các tài nguyên này sẽ giúp bạn giải quyết hầu hết các vấn đề liên quan đến việc xuất và triển khai mô hình YOLO11.

📅 Được tạo cách đây 8 tháng ✏️ Đã cập nhật cách đây 1 tháng