Какие данные я должен сохранить в переменной “input_data”?

Вопрос или проблема

import pandas as pd
data = pd.read_excel('excel_pathway_here')
import tensorflow as tf
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="insert_tflite_file_here")
interpreter.allocate_tensors()

#Предположим, что вы предварительно обработали свои данные (если это необходимо) и сохранили их в переменной с названием input_data, вы можете теперь передать их в модель TFLite и получить выводы

input_index = interpreter.get_input_details()[0]['index']
output_index = interpreter.get_output_details()[0]['index']
interpreter.set_tensor(input_index, input_data)
interpreter.invoke()
output_data = interpreter.get_tensor(output_index)

Ответ или решение

Чтобы успешно передать предобработанные входные данные в TFLite модель и произвести предсказания, важно понимать, какие именно данные необходимо сохранить в переменной input_data. Ниже представлено детальное объяснение, включая необходимые шаги и советы.

Шаги по подготовке входных данных для TFLite модели

1. Чтение данных из Excel:
   В коде вы используете библиотеку pandas для чтения данных из Excel файла, и это правильный подход. Однако данные из Excel будут загружены в формате DataFrame, что может не соответствовать формату, ожидаемому вашей моделью TFLite.

   import pandas as pd
   data = pd.read_excel('excel_pathway_here')

2. Изучение структуры данных:
   После загрузки данных необходимо ознакомиться с их структурой. Важно определить, какие именно столбцы содержат значимую информацию для вашей модели:

   print(data.head())

3. Предобработка данных:
   Прежде чем сохранить данные в input_data, вам может потребоваться выполнить несколько этапов предобработки:

   • Извлечение необходимых признаков: Если ваша модель обучена на определенных признаках, убедитесь, что вы извлекаете только их.
   • Нормализация или стандартизация: В зависимости от модели, вы можете привести значения к единой шкале.
   • Преобразование в массив NumPy: TFLite требует входные данные в виде массивов фиксированной размерности. Вам нужно будет преобразовать ваши данные в np.array и изменить форму, если это необходимо.

   Например:

   import numpy as np
   
   # Предположим, что модель ожидает два признака
   features = data[['feature1', 'feature2']].values.astype(np.float32)
   
   # Изменение формы, если необходимо
   input_data = features.reshape((1, 2))  # пример, если ожидается 1 образец с 2 признаками

4. Установка данных в модель:
   После подготовки и сохранения данных в input_data, вы можете передать их в модель, как указано в вашем коде:

   input_index = interpreter.get_input_details()[0]['index']
   interpreter.set_tensor(input_index, input_data)
   interpreter.invoke()

5. Получение вывода модели:
   После выполнения inference, вы можете получить предсказание, как указано ниже:

   output_index = interpreter.get_output_details()[0]['index']
   output_data = interpreter.get_tensor(output_index)

Резюме

В переменной input_data необходимо хранить предобработанные данные, которые соответствуют формату и размерности, ожидаемым вашей TFLite моделью. Убедитесь, что вы извлекли правильные признаки, выполнили все необходимые преобразования и привели данные к нужному типу.

SEO-оптимизация

Ваша работа по интеграции TFLite модели с данными из Excel требует тщательной предобработки данных для получения точных предсказаний. Убедитесь, что каждый этап процесса – от чтения данных до их обработки и подачи в модель – выполняется безупречно для достижения высоких результатов.

Следуйте этому руководству, и вы сможете успешно интегрировать вашу TFLite модель с данными из Excel.