TensorFlow Lite(简称TFLite)是Google专门为移动端/嵌入式设备优化的轻量级机器学习框架,它能让模型在手机上快速、低功耗地运行。本文将覆盖: TFLite核心概念与工作流程 模型从TensorFlow到TFLite的转换方法 Android项目集成TFLite的完整步骤 硬件加速(GPU/NNAPI)的实现技巧 常见问题与
在Android平台上使用TensorFlow进行机器学习应用开发,需要经过几个步骤。首先,你需要导入TensorFlow库。这可以通过在项目的build.gradle文件中添加对TensorFlow的依赖来完成。然后,你可以使用TensorFlow提供的API来加载和运行模型。TensorFlow自带了一些预训练模型,例如Inception5h,这是一个可以对1008种物品进行分类的模型。你可...
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(Tensors)。例如: Interpreter ...
external/androidndk/ndk/toolchains/llvm/prebuilt/darwin-x86_64/bin/clang -shared -o bazel-out/armeabi-v7a-opt/bin/tensorflow/contrib/android/libtensorflow_inference.so -Wl,-whole-archive bazel-out/armeabi-v7a-opt/bin/tensorflow/contrib/android/libandroid_tensorflow_inference_jni.lo -Wl,-no-whol...
一、编译TensorFlow在android上的Demo 1.1 搭建环境 l 下载tensorFlow 首先,选择一个目录用git命令下载tensorFlow 在github上的源码, 如下所示: TensorFlow下载完毕之后,在tensorflow/tensorflow/examples/android/ 目录下面是android的示例。 l 搭建android环境
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:+' // 1.6.0 } 1. 2. 3. so 库集成方式,将下载的 so 库相关文件夹放置到 libs 下,在 app 下 build.gradle 文件指定 jniLibs.srcDirs 目录...
TensorFlow on AndroidJustin Francis
tensorflow_inception_graph.pb (预训练好的模型) 现在,在Android Studio中创建一个Android示例Project,把上面那两个文件放入assets文件夹中。 libandroid_tensorflow_inference_java.jar放在libs文件夹中,右键单击并选择添加为库。 compilefiles('libs/libandroid_tensorflow_inference_java.jar') ...
本Demo 是为了在android上跑TensorFlow模型的 方便那些想把TensorFlow官网上的demo集成到自己项目里却又找不到头绪的人使用 正所谓前人栽树后人乘凉 https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation Denis Tome, Chris Russell, Lourdes Agapito提出的Convolutional 3D Pose ...
一、TensorFlow Lite 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。