Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Deneyimli bir makine öğrenimi geliştiricisiyseniz ve önceden oluşturulmuş TensorFlow Lite kitaplığı ihtiyaçlarınızı karşılamıyorsa ML Kit ile özel bir TensorFlow Lite derlemesi kullanabilirsiniz. Örneğin, özel işlemler eklemek isteyebilirsiniz.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["\u003cbr /\u003e\n\nIf you're an experienced ML developer and the pre-built TensorFlow Lite\nlibrary doesn't meet your needs, you can use a custom\n[TensorFlow Lite](//www.tensorflow.org/mobile/tflite/) build with ML Kit. For\nexample, you may want to add custom ops.\n\nPrerequisites\n\n- A working [TensorFlow Lite](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/README.md#building-tensorflow-lite-and-the-demo-app-from-source) build environment\n\nBundling a custom TensorFlow Lite for Android\n\nBuild the Tensorflow Lite AAR: \n\n```\nbazel build --cxxopt='--std=c++11' -c opt \\\n --fat_apk_cpu=x86,x86_64,arm64-v8a,armeabi-v7a \\\n //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite\n```\n\nThis will generate an AAR file in `bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/`.\nPublish the custom Tensorflow Lite AAR to your local\n[Maven](https://maven.apache.org/download.cgi) repository: \n\n```\nmvn install:install-file -Dfile=bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/tensorflow-lite.aar -DgroupId=org.tensorflow \\\n -DartifactId=tensorflow-lite -Dversion=0.1.100 -Dpackaging=aar\n```\n\nFinally, in your app `build.gradle`, override Tensorflow Lite with your custom\nversion: \n\n implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'"]]
