अपनी पसंद के मुताबिक TensorFlow Lite बिल्ड इस्तेमाल करें

इस पेज पर, Firebase ML के पुराने वर्शन के बारे में बताया गया है. सबसे नए वर्शन में, TensorFlow Lite के किसी भी ऐसे वर्शन का इस्तेमाल किया जा सकता है जो आपके कस्टम मॉडल के साथ काम करता है. इसलिए, यहां दिया गया तरीका ज़रूरी नहीं है.

अगर आप एक अनुभवी एमएल डेवलपर हैं और पहले से बनी TensorFlow Lite लाइब्रेरी आपकी ज़रूरतों के मुताबिक नहीं है, तो ML Kit की मदद से, पसंद के मुताबिक TensorFlow Lite का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, हो सकता है कि आप कस्टम ऑपरेशन जोड़ना चाहें.

ज़रूरी शर्तें

• TensorFlow Lite का काम करने वाला बिल्ड एनवायरमेंट

Android के लिए कस्टम TensorFlow Lite को बंडल करना

Tensorflow Lite 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

इससे bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/ में एक AAR फ़ाइल जनरेट होगी. पसंद के मुताबिक बनाए गए Tensorflow Lite AAR को अपने स्थानीय Maven रिपॉज़िटरी में पब्लिश 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

आखिर में, अपने ऐप्लिकेशन build.gradle में, अपने कस्टम वर्शन के साथ Tensorflow Lite को बदलें:

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