如何将 tflite 文件嵌入到 Android 应用程序中？

Question

使用 TFlite 文件并将其嵌入实际 Android 应用程序的分步说明是什么？作为参考，这是回归。输入将是图像，输出应该是数字。我已经看过 TensorFlow 文档，但他们没有解释如何从头开始。

Answer 1

在 Android 中使用 TFLite 需要执行以下步骤：

1. 将依赖项“org.tensorflow:tensorflow-lite:+”包含到您的 build.gradle 中
2. 确保 .tflite 类型的文件不会使用 build.gradle 中的 aaptOptions 进行压缩
3. 将模型 .tflite 文件放入您的应用程序资产文件夹中以使其可用（要创建一个，请右键单击res文件夹，然后单击res> New> Folder> Assets Folder）
4. 在将处理推理的 java 类中，导入 tflite 解释器
5. 将模型文件作为 MappedByteBuffer 加载到您的 java 类中
6. 将 MappedByteBuffer 加载到 TFLite 解释器中
7. 将输入图像转换为浮点 ByteBuffer
8. 定义与输出层大小匹配的输出数组
9. 使用加载的 TFLite 解释器将输入 ByteBuffer 转发通过模型，并将预测写入输出数组。

如果有不清楚的地方请告诉我！