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{...
一、TensorFlow Lite 集成在Android应用中集成TensorFlow,首先需要将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式。TensorFlow Lite是TensorFlow的轻量级解决方案,专为移动和嵌入式设备设计。通过使用TensorFlow Lite,您可以将训练好的TensorFlow模型部署到移动设备上,并在本地进行推理。以下是集成TensorFlow Lite的基本步骤: 准备Tens...
最核心的是添加TFLite依赖这一步,因为TFLite不是Android自带的API,需要使用Gradle构建工具引入TensorFlow Lite外部链接库。注意,Android工程中有两个gradle文件,我们需要的是App及的build.gradle文件。 在dependencies 中添加三个implementation即可(注意版本号) 然后再android配置项添加aaptOptions(安卓资源打包工具),配置为不...
TensorFlow Lite转换器 ：将模型转化为TensorFlow Lite文件格式的程序。 TensorFlow Lite模型文件 ：基于FlatBuffers的模型文件格式，已经对最大速度和最小规模进行过优化。TensorFlow Lite模型之后会被部署到手机APP中，包括： Java API ：安卓上C++ API的轻便封装 C++ API ：加载TensorFlow Lite模型文件并调用编译器，...
TensorFlow Lite使用的是Android Neural Networks API，可以在没有硬件加速时调用CPU处理，确保模型在不同设备上的运行。自今年5月谷歌宣布该项目以来，多家竞争对手相继推出了适配移动端的AI架构，包括苹果CoreML、Clarifai这样的框架，和华为Mate10里用到的麒麟970处理器等。“通过这一开发者版本，我们希望在一个略...
# api_level = 23, # # Ensure that you have the build_tools_version below installed in the # # SDK manager as it updates periodically. # build_tools_version = "25.0.2", # # Replace with path to Android SDK on your system # path = "/path/to/your/sdk", ...
导出为模型.bin文件:在转换为TensorFlow Lite模型后,你可以使用TensorFlow Lite库中的API将模型导出为模型.bin文件。这个文件包含了模型的权重和结构信息,可以被Android NN API加载和运行。 集成到Android应用程序中:将模型.bin文件复制到你的Android应用程序的资源目录中。然后,在应用程序中使用Android NN API的相...
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现在，越来越多移动设备内置了专门的自定义硬件以高效处理机器学习工作负载。TensorFlow Lite 支持安卓神经网络 API（https://developer.android.com/ndk/guides/neuralnetworks/index.html），以充分利用新的可用加速器。当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite 返回至经优化的 CPU 执行操作，确保模型仍然可在大量设备上...
TensorFlow Lite模型文件被应用在移动应用程序中: Java API:在安卓平台上围绕着C++ API的包裹器。 C++ API:加载TensorFlow Lite模型文件并调用Interpreter。安卓和iOS上有同样的库。 Interpreter:使用一组operator来执行模型。Interprete支持选择性操作员加载。没有operator的情况下,只有70KB,加载了所有operator,有300KB。这...