Se sei uno sviluppatore ML esperto e la libreria predefinita di TensorFlow Lite non soddisfa le tue esigenze, puoi utilizzare una compilazione personalizzata di TensorFlow Lite con ML Kit. Ad esempio, potresti voler aggiungere operazioni personalizzate.
Prerequisiti
- Un ambiente di compilazione TensorFlow Lite funzionante
Raggruppamento di un modello TensorFlow Lite personalizzato per Android
Crea l'AAR di 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
Verrà generato un file AAR in bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/
.
Pubblica l'AAR di Tensorflow Lite personalizzato nel tuo repository Maven locale:
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
Infine, nell'app build.gradle
, esegui l'override di Tensorflow Lite con la tua versione personalizzata:
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'