TensorFlow Lite Android部署教程

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级解决方案，适用于移动设备和嵌入式设备。本教程将介绍如何在 Android 设备上部署 TensorFlow Lite 模型。

快速开始

1. 准备TensorFlow Lite模型：首先，你需要一个训练好的 TensorFlow 模型。你可以使用 TensorFlow 或其他机器学习框架训练模型，并将其转换为 TensorFlow Lite 格式。

2. 在Android项目中集成TensorFlow Lite：在 Android Studio 中创建一个新的 Android 项目，并将 TensorFlow Lite 库添加到项目的 build.gradle 文件中。

3. 加载和运行模型：在 Android 应用中加载你的 TensorFlow Lite 模型，并使用它来执行预测。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示了如何在 Android 应用中加载和使用 TensorFlow Lite 模型：

try {
    // 加载模型
    final TfliteModel tfliteModel = TfliteModel.load(modelFile);

    // 创建输入张量
    final float[][] inputBuffer = new float[1][inputSize];

    // 创建输出张量
    final float[][] outputBuffer = new float[1][outputSize];

    // 运行模型
    tfliteModel.run(inputBuffer, outputBuffer);

    // 处理输出结果
    // ...
} catch (final IOException e) {
    // 处理异常
    // ...
}

更多信息

想要了解更多关于 TensorFlow Lite 的信息，请访问官方文档。

图片示例

TensorFlow Lite 模型在 Android 设备上运行效果图：