1.3 准备你的TensorFlow模型 确保你有一个训练好的TensorFlow模型,通常是一个.pb文件。使用TensorFlow提供的工具将模型转换为TensorFlow Lite格式(.tflite)。你可以使用以下Python代码来完成模型转换: importtensorflowastf# 加载模型model=tf.keras.models.load_model('p
安装Android Studio:下载并安装最新版本的Android Studio。 下载TensorFlow Lite模型:从TensorFlow官方网站下载一个已经训练好的TensorFlow Lite模型,通常以.tflite扩展名保存。 创建一个新的Android项目:在Android Studio中创建一个新的Android项目。 导入TensorFlow Lite依赖项:在项目的build.gradle文件中添加以下依赖项: de...
f.write(tflite_model) 这将生成一个优化的TensorFlow Lite模型,非常适合在Android设备上运行。 在Android Studio中集成: 接下来,需要将优化后的模型集成到Android应用程序中。在Android Studio中,首先需要创建一个TensorFlow Lite的Interpreter对象,用于执行模型推理。然后,根据模型的输入和输出数据类型创建相应的张量(Tens...
EN我一直在尝试在android上运行Tensorflow模型。要做到这一点，解决方案是首先创建一个tensorflow模型(我使用...
TensorFlow Lite(TFLite):轻量级机器学习框架,专为移动端/嵌入式设备优化。 TFLite模型(.tflite文件):优化后的模型文件,体积小、计算效率高。 解释器(Interpreter):TFLite的“翻译官”,负责加载模型并执行推理。 委托(Delegate):硬件加速插件(如GPU Delegate、NNAPI Delegate),调用手机GPU/专用AI芯片加速计算。
Android+TensorFlow+CNN+MNIST实现手写数字识别 开发环境 TensorFlow: 1.2.0 Python: 3.6 PythonIDE: PyCharm 2017.2 AndroidIDE:Android Studio3.0 训练与评估 训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件,其保存了利用TensorFlow pythonAPI构建训练后的网络拓扑结构和参数信息,实现方式有很多种,除了cnn外还可以使用...
环境搭建的过程,还是需要一点Android Studio的使用基础的,包括gradle同步、ndk、sdk之类的,另外由于需要在线下载资源,所以准备一个网络畅通的VPN。 一、基础环境 Windows 10系统、Android studio 3.1.2、tensorflow1.10.0、gradle版本为4.4 sdk和ndk的版本如下: ...
使用Android Studio 可以在Android Studio中直接打开tensorflow/examples/android,但是需要配置好你的gradle、sdk、ndk gradle必须要在3.3以上版本 build_tool_version需要指定在25以上 配置好你的ndk 很重要:在android:build.gradle 中配置好你的bazel路径,默认的是如下的: ...
直接在Android studio中打开tensorflow/examples/android 目录工程即可,如有必要需要打开gradle编译部分依赖关系和语法问题 如果发现assets文件夹下缺少pb等学习模型文件,则下载以下文件,解压内容放在该目录下即可 https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip https://storage.googleapis.co...
sudo ./studio.sh 程序启动后,会提示用户指定SDK的安装路径。(若不指定,则会自动下载安装sdk) android studio 就启动起来了,此时就可以进行一些配置,在右下角的configure的地方。 四、将tensorflow训练好的模型移植到Android Studio过程 (1) 将使用TensorFlow训练好的模型保存为.pb文件 ...