此存储库已弃用

此库已被重命名并移动到 wasmedge_tensorflow_interface。请关注新库 wasmedge_tensorflow_interface 的进一步开发。此存储库将不再进行开发。

SSVM Tensorflow Interface

一个Rust库，为在SecondState的SSVM上执行Wasm时使用tensorflow功能提供Rust到WebAssembly开发者的语法

从高层次概述来看，我们实际上正在构建一个tensorflow接口，该接口将允许本地操作系统（SSVM运行在其上）在运行时执行中发挥作用。具体来说，在Wasm执行中使用tensorflow的图和输入输出张量时发挥作用。

如何使用此库

Rust依赖项

开发人员将 ssvm_interface_interface crate 作为其 Rust -> Wasm 应用程序的依赖项。例如，将以下行添加到应用程序的 Cargo.toml 文件中。

[dependencies]
ssvm_tensorflow_interface = "^0.1.3"

开发人员将在他们的 Rust -> Wasm 应用程序代码中将 ssvm_tensorflow_interface 的功能引入作用域。例如，将以下代码添加到他们的 `main.rs` 文件顶部。

use ssvm_process_interface;

图像加载和转换

let mut file_img = File::open("sample.jpg").unwrap();
let mut img_buf = Vec::new();
file_img.read_to_end(&mut img_buf).unwrap();
let flat_img = ssvm_tensorflow_interface::load_jpg_image_to_rgb32f(&img_buf, 224, 224);
// The flat_img is a vec<f32> which contains normalized image in rgb32f format and resized to 224x224.

创建会话

// The mod_buf is a vec<u8> which contains model data.
let mut session = ssvm_tensorflow_interface::Session::new(&mod_buf, ssvm_tensorflow_interface::ModelType::TensorFlow);

或使用 ssvm_tensorflow_interface::ModelType::TensorFlowLite 来指定 tflite 模型。

准备输入张量

// The flat_img is a vec<f32> which contains normalized image in rgb32f format.
session.add_input("input", &flat_img, &[1, 224, 224, 3])
       .add_output("MobilenetV2/Predictions/Softmax");

运行TensorFlow模型

session.run();

转换输出张量

let res_vec: Vec<f32> = session.get_output("MobilenetV2/Predictions/Softmax");

构建和执行

$ cargo build --target=wasm32-wasi

输出的WASM文件将在 target/wasm32-wasi/debug/ 或 target/wasm32-wasi/release。有关WASM执行，请参阅 SSVM与tensorflow扩展。

Crates.io

官方crate可在 crates.io 上找到。