Utiliser une version personnalisée de TensorFlow Lite

Cette page décrit une ancienne version de Firebase ML. Dans la dernière version, vous pouvez utiliser n'importe quelle version de TensorFlow Lite compatible avec vos modèles personnalisés. La procédure ci-dessous n'est donc pas nécessaire.

Si vous êtes un développeur de ML expérimenté et que la bibliothèque TensorFlow Lite prédéfinie ne répond pas à vos besoins, vous pouvez utiliser une version personnalisée de TensorFlow Lite avec ML Kit. Par exemple, vous pouvez ajouter des opérations personnalisées.

Prérequis

• Un environnement de compilation TensorFlow Lite opérationnel

Regrouper un TensorFlow Lite personnalisé pour Android

Créez l'AAR 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

Un fichier AAR est alors généré dans bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/. Publiez l'AAR TensorFlow Lite personnalisé dans votre dépôt Maven local:

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

Enfin, dans votre application build.gradle, remplacez TensorFlow Lite par votre version personnalisée:

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