Android TensorFlow
安装 TensorFlow 在 Android 设备上
TensorFlow Lite 是专为移动和嵌入式设备优化的轻量级解决方案。以下为在 Android 上集成 TensorFlow Lite 的步骤。
添加依赖 在 build.gradle 文件中添加 TensorFlow Lite 依赖：
dependencies {
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.x.x'
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.x.x' // 如需 GPU 加速
}
加载模型 将 .tflite 模型文件放入 assets 文件夹，并通过 Interpreter 加载：
try (Interpreter interpreter = new Interpreter(loadModelFile(context))) {
// 模型推理逻辑
}
private MappedByteBuffer loadModelFile(Context context) throws IOException {
AssetFileDescriptor fileDescriptor = context.getAssets().openFd("model.tflite");
FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, fileDescriptor.getStartOffset(), fileDescriptor.getDeclaredLength());
}
预处理输入数据 根据模型要求调整输入数据格式（如归一化、reshape 等）：
float[][] input = new float[1][INPUT_SIZE];
// 填充输入数据
执行推理 调用 run 方法进行预测：
float[][] output = new float[1][OUTPUT_SIZE];
interpreter.run(input, output);
后处理结果 解析输出数据（如分类结果、目标检测框等）：
int predictedClass = argmax(output[0]);
使用 TensorFlow Lite 任务库
对于常见任务（图像分类、目标检测等），可直接使用预封装 API：
图像分类
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision:0.x.x'
ImageClassifierOptions options = ImageClassifierOptions.builder().setMaxResults(5).build();
ImageClassifier classifier = ImageClassifier.createFromFileAndOptions(context, "model.tflite", options);
List<Classifications> results = classifier.classify(inputImage);
GPU 加速支持
启用 GPU delegate 提升性能：
Interpreter.Options options = new Interpreter.Options();
options.addDelegate(new GpuDelegate());
Interpreter interpreter = new Interpreter(model, options);
模型优化技巧
- 量化：使用
tensorflow.lite.TFLiteConverter将 FP32 模型转换为 INT8，减少模型体积。 - 选择性加载：仅保留必需算子，裁剪无用操作。
- 动态形状：通过
Interpreter.resizeInputTensor()处理可变输入尺寸。
注意事项：确保测试不同硬件兼容性，部分算子可能不支持特定 delegate。
原文地址：https://blog.csdn.net/zzf_soft/article/details/149126638
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！