एक कस्टम TensorFlow लाइट बिल्ड का उपयोग करें

यह पेज फायरबेस एमएल के पुराने संस्करण का वर्णन करता है। नवीनतम संस्करण में, आप TensorFlow Lite के किसी भी संस्करण का उपयोग कर सकते हैं जो आपके कस्टम मॉडल के साथ काम करता है, इसलिए नीचे दी गई प्रक्रिया अनावश्यक है।

यदि आप एक अनुभवी एमएल डेवलपर हैं और पूर्व-निर्मित टेन्सरफ्लो लाइट लाइब्रेरी आपकी आवश्यकताओं को पूरा नहीं करती है, तो आप एमएल किट के साथ एक कस्टम टेन्सरफ्लो लाइट बिल्ड का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप कस्टम ऑप्स जोड़ना चाह सकते हैं।

आवश्यक शर्तें

• एक कार्यशील TensorFlow Lite बिल्ड वातावरण

Android के लिए एक कस्टम TensorFlow Lite को बंडल करना

टेन्सरफ्लो लाइट एएआर बनाएं:

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

यह bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/ में एक AAR फ़ाइल उत्पन्न करेगा। अपने स्थानीय मावेन रिपॉजिटरी में कस्टम टेन्सरफ्लो लाइट एएआर प्रकाशित करें:

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

अंत में, अपने ऐप build.gradle में, अपने कस्टम संस्करण के साथ Tensorflow Lite को ओवरराइड करें:

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