שימוש ב-build בהתאמה אישית של TensorFlow Lite

בדף הזה מתוארת גרסה ישנה של Firebase ML. בגרסה החדשה אפשר להשתמש בכל גרסה של TensorFlow Lite שתומכת במודלים המותאמים אישית שלכם, כך שלא צריך לבצע את התהליך שמתואר בהמשך.

אם אתם מפתחים מנוסים של למידת מכונה, והספרייה המובנית של TensorFlow Lite לא עונה על הצרכים שלכם, אתם יכולים להשתמש בגרסה מותאמת אישית של TensorFlow Lite עם ML Kit. לדוגמה, יכול להיות שתרצו להוסיף פעולות בהתאמה אישית.

דרישות מוקדמות

• סביבת build פעילה של TensorFlow Lite

חבילה של TensorFlow Lite בהתאמה אישית ל-Android

יוצרים את ה-AAR של 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

הפעולה הזו תיצור קובץ AAR ב-bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/. מפרסמים את ה-AAR המותאם אישית של TensorFlow Lite במאגר Maven המקומי:

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

לבסוף, באפליקציה build.gradle, מחליפים את Tensorflow Lite בגרסה המותאמת אישית:

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