python - 在带有图像的android中使用tensorflow lite解释器

Question

所以，我在android平台上部署模型时遇到了一个痛点。我已经在 python 中训练了一个模型并将其转换为适用于 android 平台的 tensorflow lite 格式。问题是如何做我在 Java 中的 python 中所做的事情/处理。在网上进行了繁琐的搜索后，没有。举例来说，没有什么能真正清楚地解释这个过程。

例如：如何在 Java 中模拟预处理/规范化算法，即对图像进行预处理和后处理。

如果使用量化模型进行推理，以及如何实现将多个输入传递给模型，还要对代码进行哪些更改。

下面是python中对应的代码：

def preprocess(img):
  return (img / 255. - 0.5) * 2

def deprocess(img):
  return (img + 1) / 2

任何人都可以指导我如何在 Java 和多个输入中做同样的事情。对于在 Android 中寻找模型集成的人来说，这可能是一个圣杯。

提前致谢！！！

标签： pythonandroidtensorflow

Answer 1

请查看TensorFlow Lite Android 支持库。

特别是，深入了解TensorProcessor及其支持的 ops，其中包括量化/去量化操作（您在示例代码中称为预处理/去处理）。

此外，这里是一个使用 TFLite 和 Support Library 的完整示例 Android 项目。