Usar una compilación personalizada de TensorFlow Lite

Esta página describe una versión antigua de Firebase ML. En la versión más reciente, puedes usar cualquier versión de TensorFlow Lite que funcione con tus modelos personalizados, por lo que el procedimiento siguiente no es necesario.

Si es un desarrollador de aprendizaje automático con experiencia y la biblioteca TensorFlow Lite prediseñada no satisface sus necesidades, puede usar una compilación personalizada de TensorFlow Lite con el kit de aprendizaje automático. Por ejemplo, es posible que desees agregar operaciones personalizadas.

Requisitos previos

• Un entorno de construcción de TensorFlow Lite que funcione

Cómo agrupar un TensorFlow Lite personalizado para Android

Construya el AAR de Tensorflow Lite:

bazel build --cxxopt='--std=c++11' -c opt        \
  --fat_apk_cpu=x86,x86_64,arm64-v8a,armeabi-v7a   \
  //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite

Esto generará un archivo AAR en bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/ . Publique el AAR personalizado de Tensorflow Lite en su repositorio local de Maven :

mvn install:install-file -Dfile=bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/tensorflow-lite.aar -DgroupId=org.tensorflow \
  -DartifactId=tensorflow-lite -Dversion=0.1.100 -Dpackaging=aar

Finalmente, en tu aplicación build.gradle , anula Tensorflow Lite con tu versión personalizada:

implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'