因为移动设备的硬件资源有限，直接使用大模型往往会卡顿，无法顺畅运行。所以，如何在移动端高效地部署和优化模型，成了开发的关键。...Lite 3.1 在 Android Studio 中导入 TensorFlow Lite 模型 在Project Explorer 中选择 File > New > Other > TensorFlow...3.2 在build.gradle依赖指定tensorflow版本: dependencies { implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:...2.12.0' implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.4.0' implementation 'org.tensorflow...四、项目开发 在这个项目中，我展示如何使用 TensorFlow Lite 实现一个简单的手写数字识别App。
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.3.0' implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu...:2.3.0' implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.1.0-rc1' 在以前还需要在android下添加以下代码，避免在打包...Tensorflow Lite工具 编写一个TFLiteClassificationUtil工具类，关于Tensorflow Lite的操作都在这里完成，如加载模型、预测。...Lite执行预测的最后一步，通过执行tflite.run()对输入的数据进行预测并得到预测结果，通过解析获取到最大的概率的预测标签，并返回。...到这里Tensorflow Lite的工具就完成了。
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.3.0'implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu...:2.3.0'implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.1.0-rc1'在以前还需要在android下添加以下代码，避免在打包apk...Tensorflow Lite工具编写一个TFLiteClassificationUtil工具类，关于Tensorflow Lite的操作都在这里完成，如加载模型、预测。...Lite执行预测的最后一步，通过执行tflite.run()对输入的数据进行预测并得到预测结果，通过解析获取到最大的概率的预测标签，并返回。...到这里Tensorflow Lite的工具就完成了。
ImportError：generic_type：无法初始化类型“StatusCode”：具有该名称的对象已定义 例如将tensorflow改为如下版本。...应用程序/build.gradle.kts implementation("org.tensorflow:tensorflow-lite:2.14.0") implementation("org.tensorflow...导入所需模块 import org.tensorflow.lite.DataType import org.tensorflow.lite.Interpreter import org.tensorflow.lite.gpu.CompatibilityList...import org.tensorflow.lite.gpu.GpuDelegate import org.tensorflow.lite.support.common.FileUtil import...org.tensorflow.lite.support.common.ops.CastOp import org.tensorflow.lite.support.common.ops.NormalizeOp
第一期中，分享了 TensorFlow Lite 的一些基本知识。今天与大家分享 Android 平台上的一些 TensorFlow Lite 应用，先来一起看看视频吧： ?...TensorFlow Lite 在安卓中的应用 视频中的 App 用了一个叫 MobileNet 的模型。这个模型的特点是体积小、速度快（延迟低）、能耗低。.../tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/g3doc/models.md 在上述链接下载一个 Mobilenet_1.0_224 的模型包，里面包括了...文件中加入 org.tensorflow:tensorflow-lite:+ 这样一个依赖。...引入解释器 然后，在你的代码中需要引入解释器： import org.tensorflow.lite.Interpreter; 这个解释器可以装载和运行模型，具体原理参照第一期的内容。
在网上搜了一些移动端AI的例子，觉得Google的TensorFlow Lite比较适合。看到这样一篇介绍Android上的TensorFlow Lite的文章，翻译出来和大家分享。...原文地址：https://medium.com/tensorflow/using-tensorflow-lite-on-android-9bbc9cb7d69d 什么是TensorFlow Lite?...TensorFlow上还无法训练模型，您需要在更高性能的机器上训练模型，然后将该模型转换为.TFLITE格式，将其加载到移动端的解释器中。 ?...构建TensorFlow Lite Android应用程序 要构建使用TensorFlow Lite的Android应用程序，您需要做的第一件事就是将tensorflow-lite库添加到应用程序中。...这可以通过将以下行添加到build.gradle文件的依赖项部分来完成： compile ‘org.tensorflow:tensorflow-lite:+’ 完成此操作后，您可以导入TensorFlow
因为环境问题折腾了大半天，最后将tensorflow升级到1-14版本，成功解决该问题（在此记录一波，希望大家能够少走弯路）~converter = tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter.from_session...我们通过调用 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.1.0'实现 .tflite 模型的加载，后续编写数据接口函数，对硬件端传输的数据进行解算，并作为输入参数传递给深度学习模型...findViewById(R.id.tv_result).apply { text = "原始数据: ${arr.contentToString()}\n解析数据
Google的Tensorflow在Android上做了专门的框架 - Tensorflow-Lite，它能够在移动端上高性能地运算AI模型。...首先需要在app的build.gradle里引入它 dependencies { implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:1.10.0' }...在Android使用tensorflow我们可以只关注它的 Interpreter 类， 这个类负责加载 AI模型，同时将图片进行运算，输出预算结果。...下面看看怎么使用tensorflow的Interpreter。 开始分析图片 首先需要把AI网络塞进 Interpreter。 物体识别网络通常有两个模型来构成，一个是网络，另一个是标签。...assets lite是网络模型，txt是标签。
这在本章中我们将介绍谷歌的TensorFlow Lite。...Tensorflow Lite的GitHub地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite Tensorflow...模型 bazel build tensorflow/lite/toco:toco bazel-bin/tensorflow/lite/toco/toco --input_file=/tmp/mobilenet_v2...Lite： implementation 'com.github.bumptech.glide:glide:4.3.1' implementation 'org.tensorflow:...tensorflow-lite:0.0.0-nightly' 然后在android下加上以下代码，这个主要是限制不要对tensorflow lite的模型进行压缩，压缩之后就无法加载模型了： /
，过一会就可以试试安装成功，用如下的方式进行测试： 进入CMD模式 输入：python import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow...则是一个额外的类库，也是Tensorflow的安装和运行需要的。...现在可以安装TensorFlow了，输入如下： 在解释器窗口中输入命令： $ sudo pip install tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86...- 仅支持 CPU 的每夜版（不稳定） tf-nightly-gpu - 支持 GPU 的每夜版（不稳定，Ubuntu 和 Windows） 系统要求 Ubuntu 16.04 或更高版本（64...1.6 开始，二进制文件使用 AVX 指令，这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行； 阅读 GPU 支持指南，以在 Ubuntu 或 Windows 上设置支持 CUDA® 的 GPU 卡。
-- 如果您计划使用GPU加速，还需添加以下依赖 --> org.tensorflow tensorflow 2.½.0 TensorFlow版本。...如果您仅在CPU环境下运行，可以忽略TensorFlow依赖。 2....classifyText`方法仅为示例，实际应用中需要根据所选模型的具体输出结构和任务要求（如文本分类、问答、文本生成等）来适当地解析输出张量并得出最终预测结果。
TensorFlow Lite 模型 TensorFlow Lite 所用的模型是使用 TOCO 工具从 TensorFlow 模型转化而来的，来源就是经过冷冻生成的 Frozen Graph。...现在我们对 TensorFlow Lite 的概念和模型转化有了认识，接下来讲述 TensorFlow Lite 模型文件格式，并可视化以帮助大家记忆理解，也包含 TensorFlow Lite 的具体加载运行过程...接着，此格式文件在 TensorFlow Lite 中会被内置了 Neon 指令集的解析器加载到内存，并执行相应的计算。...解析器概况 那么 TensorFlow Lite 的解析器又是如何工作的呢？...出于数据使用的需要，TensorFlow Lite 会同时创建 Buffer 的只读区域和分配可写 Buffer 区域。 由于解析器中包含了集体执行计算的代码，这一部分被称为 Kernel。
TensorFlow Lite 图像分类在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行图像分类。需要先准备一个TensorFlow Lite模型（.tflite文件），该模型用于图像分类任务。...TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型，该模型用于识别语音。...TensorFlow Lite 视觉感知示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行视觉感知任务，例如人体姿态估计。...需要一个适用于该任务的TensorFlow Lite模型。...#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h
但是至少到目前为止，对于使用 TensorFlow 或 Keras 构建的自定义复杂模型，很可能您将无法成功进行 TensorFlow Lite 转换，因此您应该继续使用 TensorFlow Mobile...打开应用的build.gradle文件，在 dependencies 部分的末尾添加compile 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1' ，然后在 buildTypes...我们将使用流行的开源 Python 数据分析库 Pandas 来解析 csv 文件。...pip install pandas 现在，输入以下代码以读取并解析RealEstate.csv文件，将第 4 到第 6 列（卧室，浴室和大小）下的所有行用作输入数据，并使用第 3 列（价格）的所有行作为目标输出...TensorFlow Lite 和 Core ML 现在都有一些严重的限制，导致它们无法转换我们在书中构建的复杂的 TensorFlow 和 Keras 模型。
TensorFlow Lite ? TensorFlow Lite介绍.jpeg ? TensorFlow Lite特性.jpeg ?...TensorFlow Lite使用.jpeg 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。...对于离线的场合，云端的 AI 就无法使用了，而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。...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。
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。...对于离线的场合，云端的 AI 就无法使用了，而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。...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。...常用的 Java API TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。.../tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/examples/android/app
TensorFlow Lite TensorFlow Lite特性.jpeg TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。...对于离线的场合，云端的 AI 就无法使用了，而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。...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。...常用的 Java API TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。.../tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/examples/android/app
TensorFlow Lite和Android Neural Networks API的关系 TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for...简单的翻译一下： TensorFlow Lite是TensorFlow的轻量级的解决方案，用于移动手机和可穿戴设备，它可以在设备上以低延迟，小体积的方式来实现机器学习的接口，TensorFlow Lite...下图是TensorFlow Lite的结构图，可以知道TensorFlow Lite的安卓版本，底层实现会调用Android Neural Networks API，但是Android并不希望大家直接使用...是不是有点懵，让我来编个故事，讲给大家听： 故事可能是这样子的，tensorflow lite项目初期要实现了一个基于CPU的矩阵的加法，但是由于CPU无法高效的并行运算，矩阵的加法效率并不高，tensorflow...tensorflow lite工程师说这么棒，赶紧让tensorflow lite安卓版本的SDK基于ANN API框架实现了矩阵加法。
融合算子的另一项用途是提供高阶接口，以定义量化等复杂转换，否则此类转换将无法实现，或难以在更细化的层面上完成。...请参阅此 Colab，了解如何通过 TensorFlow Lite 解释器进行端到端 Keras LSTM 到 TensorFlow Lite 的转换和执行。...扩展至其他复合算子 我们扩展了 TensorFlow Lite 转换器，以便将其他复合 TensorFlow 算子转换为现有或自定义的 TensorFlow Lite 算子。...TensorFlow Lite 转换器 https://tensorflow.google.cn/lite/convert 要实现 TensorFlow 算子融合至 TensorFlow Lite，需执行以下步骤...调用 TensorFlow Lite 转换器。使用 TFLiteConverter.from_saved_model API 转换为 TensorFlow Lite。
Tensorflow Lite旨在缩小这一差距，使机器学习更容易融入其中。...然而，ML工具包并不能进行特异性鉴别，它无法帮助应用程序识别同一产品的不同类型。所以ML kit和TensorFlow Lite的组合更适用于你的移动应用程序开发工作。...如何使用TensorFlow Lite 要使用TensorFlow lite定制Android应用程序解决方案，您需要遵循以下几个步骤。...除了TensorFlow Lite，还应该确保安装了PILLOW来运行应用程序。 pip安装-升级“tensorflow==1.7。...pip install PILLOW 您甚至可以使用GitHub代码并复制它，以防安装无法使用上面提到的代码工作。 步骤2 下一步是收集数据。
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