对于一个识别类,首先需要初始化 TensorFlow Lite 解释器,以及输入、输出。 //The tensorflow lite fileprivatelateinit var tflite: Interpreter//Input byte bufferprivatelateinit var inputBuffer: ByteBuffer//Output array [batch_size, 10]privatelateinit var mnistOutput: Array<FloatArray>init {try{ tflite=Inter...
步骤1:下载和导入TensorFlow Lite库 首先,你需要在Android项目中添加TensorFlow Lite库的依赖。在项目的build.gradle文件中,添加以下代码: dependencies { implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.4.0' } 1. 2. 3. 这将导入TensorFlow Lite库,使你能够在Android应用中使用它。 步骤2:准备预训练模型 在这...
TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。 二、tflite格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。 FlatBuffers 是由Google开源的一个免费软件库,用于实现序列化...
对于一个识别类,首先需要初始化 TensorFlow Lite 解释器,以及输入、输出。 代码语言:javascript 复制 // The tensorflow lite fileprivatelateinitvartflite:Interpreter// Input byte bufferprivatelateinitvarinputBuffer:ByteBuffer// Output array [batch_size, 10]privatelateinitvarmnistOutput:Array<FloatArray>init{try{...
在Android Studio中导入tensorflow lite模型后,可以按照以下步骤使用生成的示例代码: 打开Android Studio,并创建一个新的Android项目。 将tensorflow lite模型文件(通常是以.tflite为后缀)复制到项目的assets文件夹中。 在项目的build.gradle文件中,添加以下依赖项: ...
https://github.com/amitshekhariitbhu/Android-TensorFlow-Lite-Examplegithub.com/amitshekhariitbhu/Android-TensorFlow-Lite-Example 本文所用的分类器例子,源于谷歌官方的TensorFlow示例。 本文是为那些已经熟悉机器学习,并已了解如何构建机器学习模型的人准备的(对于本文的例子,我将使用一个预先训练好的模型)。很快...
TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。 FlatBuffers 是由Google开源的一个免费软件库,用于实现序列化格式。它类似于Protocol Buffers、Thrift、Apache Avro。 因此,如果要给移动端使用的话,必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成...
https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/optical_character_recognition/android 从图像中识别文本的过程即为 OCR,该技术在多个领域中广泛使用。例如,Google 地图运用 OCR 技术从地理定位图像中提取信息,进而完善 Google 地图。 Google 地图运用 OCR 技术 ...
多亏了TensorFlow Lite(TFLite),我们可以构建适用于移动设备的深度学习模型。事实上,TFLite生成的模型专门针对移动和边缘部署进行了优化。在TensorFlow中创建深度学习模型后,开发人员可以使用TensorFlow Lite…
在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite下载代码后,在AndroidStudio中导入官方提供的demo,位于tensorflow/tensorflow-master/tensorflow/contrib/lite/java目录下。 (1)如果发现如下问题,是由于没有安装相应的sdk。 在SDK Manager中切换到SDK Tools下,安装相应的sdk。