python - 如何使用自定义 Tensorflow Lite 模型

Question

我对机器学习很陌生。我有一个带有非常简单的 TensorFlow 模型的 python 文件，我需要使用 Google 的 ML Kit（这将创建 tflite 文件）在 Android 上部署它。我绝对不明白我的 python 文件的结构应该是什么，谷歌的文档并没有让它变得更容易。也许有人有一个很好的例子，将 CUSTOM MODEL WRITTEN FROM SCRATCH 转换然后在 Java 中使用它。我需要从 Android 的文本字段中传递一个字符串并得到一个预测的答案。

标签： pythonandroidtensorflowtensorflow-lite

Answer 1

您需要首先在您拥有的任何数据集上训练您的模型。模型中的层必须符合 TFLite 库支持的层。以下是支持和不支持的层列表。

一旦你训练了它，基于你如何保存它（假设使用kerasmodel.save）。按照本教程或此页面上的其他教程将其转换为 TFLite 。

现在你可以.tflite在 Android studio 中使用这个模型了。为此，您可以遵循这个很好的教程。