Si vous êtes un développeur ML expérimenté et que la bibliothèque TensorFlow Lite prédéfinie ne répond pas à vos besoins, vous pouvez utiliser une version TensorFlow Lite personnalisée avec ML Kit. Par exemple, vous souhaiterez peut-être ajouter des opérations personnalisées.
Conditions préalables
- Un environnement de construction TensorFlow Lite fonctionnel
Regrouper un TensorFlow Lite personnalisé pour Android
Créez l'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
Cela générera un fichier AAR dans bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/
. Publiez l'AAR Tensorflow Lite personnalisé dans votre référentiel 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
Enfin, dans votre application build.gradle
, remplacez Tensorflow Lite par votre version personnalisée :
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'