Wenn Sie ein erfahrener ML-Entwickler sind und die vordefinierte TensorFlow Lite-Bibliothek nicht Ihren Anforderungen entspricht, können Sie einen benutzerdefinierten TensorFlow Lite-Build mit ML Kit verwenden. Beispielsweise können Sie benutzerdefinierte Vorgänge hinzufügen.
Vorbereitung
- Eine funktionierende TensorFlow Lite-Build-Umgebung
Benutzerdefinierte TensorFlow Lite-Version für Android in ein Paket aufnehmen
Erstellen Sie die TensorFlow Lite-AAR:
bazel build --cxxopt='--std=c++11' -c opt \ --fat_apk_cpu=x86,x86_64,arm64-v8a,armeabi-v7a \ //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite
Dadurch wird eine AAR-Datei in bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/
generiert.
Veröffentlichen Sie den benutzerdefinierten Tensorflow Lite-AAR in Ihrem lokalen Maven-Repository:
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
Überschreiben Sie abschließend in Ihrer App build.gradle
TensorFlow Lite mit Ihrer benutzerdefinierten Version:
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'