Если вы опытный разработчик машинного обучения, и готовая библиотека TensorFlow Lite не удовлетворяет вашим потребностям, вы можете использовать собственную сборку TensorFlow Lite с помощью ML Kit. Например, вы можете захотеть добавить собственные операции.
Предварительные требования
- Рабочая среда сборки TensorFlow Lite
Включение пользовательской версии TensorFlow Lite в Android
Соберите AAR-файл 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
Это создаст AAR-файл в bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/ . Опубликуйте созданный AAR-файл Tensorflow Lite в свой локальный репозиторий 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
Наконец, в build.gradle вашего приложения замените Tensorflow Lite на свою собственную версию:
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'