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导出模型以用于移动设备

使用自定义视觉服务，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。 这将在 Android 和 iOS 设备上运行 。
• 用于 iOS11 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。 面对相同数量的定型数据时，用压缩域生成的分类器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，请参阅改进分类器文档。

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，请采用以下步骤：

1. 在自定义视觉网站上，选择“主页”图标以查看项目列表。

   

2. 选择一个项目，然后选择页面右上角的齿轮图标。

   

3. 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 。

   

4. 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：

1. 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”。

2. 选择所需的导出格式，然后选择“导出”以下载模型。

后续步骤

浏览以下文章或示例之一，将导出的模型集成到应用程序中：

• 将 TensorFlow 模型与 Python 配合使用
• 将 ONNX 模型与 Windows 机器学习配合使用
• 查看 iOS 应用程序中的 CoreML 模型示例，了解如何使用 Swift 进行实时图像分类。
• 查看 Android 应用程序中的 TensorFlow 模型示例，了解如何在 Android 上进行实时图像分类。
• 查看将 CoreML 模型与 Xamarin 配合使用示例，了解如何在 Xamarin iOS 应用中进行实时图像分类。