如何在嵌入式中使用TensorFlow Lite，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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今天與大家分享 Android 平臺上的一些 TensorFlow Lite 應用，先來一起看看吧!

TensorFlow Lite 在安卓中的應用

 視頻中的 App 用了一個叫 MobileNet 的模型。這個模型的特點是體積小、速度快（延遲低）、能耗低。這個模型包含的應用場景有：

• 目標識別（地圖 App 和 Google Lens 可能會用到）

• 臉部追蹤（相機和美顏應用）

• 精細分類

• 路標識別

模型的下載地址是：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/g3doc/models.md

在上述鏈接下載一個 Mobilenet_1.0_224 的模型包，里面包括了：

• labels.txt 標識文件（模型訓練的標識）

• mobilenet_v1_0.75_224.tflite 文件（直接在 TF Lite 運行即可）

具體的開發(fā)

聲明依賴

第一步就是在項目的 Gradle 文件中加入 org.tensorflow:tensorflow-lite:+ 這樣一個依賴。

引入解釋器

然后，在你的代碼中需要引入解釋器：

import org.tensorflow.lite.Interpreter;

這個解釋器可以裝載和運行模型，具體原理參照第一期的內(nèi)容。

使用 App Assets 來加載模型

雖然你可以從任何地方來加載模型，但是更推薦你用App assets 來存儲。

看完上述內(nèi)容，你們掌握如何在嵌入式中使用TensorFlow Lite的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內(nèi)容，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！