Jeśli jesteś doświadczonym deweloperem systemów uczących się, a gotowa biblioteka TensorFlow Lite nie spełnia Twoich potrzeb, możesz użyć niestandardowej wersji TensorFlow Lite z ML Kit. Możesz na przykład dodać operacje niestandardowe.
Wymagania wstępne
- działające środowisko kompilacji TensorFlow Lite;
Pakowanie niestandardowej wersji TensorFlow Lite na Androida
Tworzenie interfejsu 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
Spowoduje to wygenerowanie pliku AAR w folderze bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/
.
Opublikuj niestandardowy pakiet AAR Tensorflow Lite w lokalnym repozytorium 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
Na koniec w aplikacji build.gradle
zastąp Tensorflow Lite wersją niestandardową:
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'