Se você é um desenvolvedor de ML experiente e a biblioteca pré-criada do TensorFlow Lite não atende às suas necessidades, use o build personalizado do TensorFlow Lite com o kit de ML. Por exemplo, com ela você pode adicionar operações personalizadas.
Pré-requisitos
- um ambiente de criação do TensorFlow Lite ativo
Como agrupar um TensorFlow Lite personalizado para Android
Crie o arquivo AAR do 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
Isso gerará um arquivo AAR em bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/
.
Publique o arquivo AAR do Tensorflow Lite personalizado no seu repositório
local do 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
Por fim, no seu app build.gradle
, modifique o Tensorflow Lite pela sua versão
personalizada:
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'