Use uma versão personalizada do TensorFlow Lite

Esta página descreve uma versão antiga do Firebase ML. Na versão mais recente, você pode usar qualquer versão do TensorFlow Lite que funcione com seus modelos personalizados, portanto o procedimento abaixo é desnecessário.

Se você for um desenvolvedor de ML experiente e a biblioteca pré-criada do TensorFlow Lite não atender às suas necessidades, você poderá usar uma versão personalizada do TensorFlow Lite com o ML Kit. Por exemplo, você pode querer adicionar operações personalizadas.

Pré-requisitos

• Um ambiente de compilação funcional do TensorFlow Lite

Agrupando um TensorFlow Lite personalizado para Android

Crie o AAR do 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

Isso irá gerar um arquivo AAR em bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/ . Publique o AAR personalizado do Tensorflow Lite em seu repositório 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

Por fim, em seu aplicativo build.gradle , substitua o Tensorflow Lite pela sua versão personalizada:

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