안드로이드 스튜디오 텐서플로우 예제

또한 WORKSPACE의 SDK에 대한 API 수준을 SDK에 설치한 최고 수준으로 편집합니다. 이 값은 23이어야 합니다(AndroidManifest.xml에 정의된 데모의 API 수준과 는 완전히 독립적임). NDK API 수준은 14로 유지될 수 있습니다. 우리 모두가 알다시피 구글은 기계 학습을 구현하기위한 안드로이드에서 사용할 수있는 TensorFlow라는 라이브러리를 오픈 소스했다. 이 자습서에서는 텐서플로우 모델을 만들고 준비하고 Android 앱 내에서 모델에 액세스하는 두 부분으로 나아갑니다. 기계 학습이나 안드로이드 개념에 대해 자세히 알아보지는 않지만 이 자습서를 따르려면 파이썬, 자바, 텐서플로우 및 안드로이드 개발에 대한 기본 지식이 필요합니다. 이 단계는 생성된 모델(예: graph.pb)이 Android TensorFlow 라이브러리에서 릴리스된 현재 버전에서 사용할 수 있도록 호환되는 경우 이상적으로 필요하지 않습니다. 안드로이드 앱에서 텐서플로우 라이트를 사용하려면 JCenter에서 호스팅되는 텐서플로우 라이트 AAR을 사용하는 것이 좋습니다. /WORKSPACE의 Android 항목은 NDK 및 SDK를 설치한 위치에 따라 적절하게 채워진 경로에 주석을 달지 않아야 합니다.

그렇지 않으면 다음과 같은 오류가 보고됩니다 : “외부 레이블 `//외부 : 안드로이드 / sdk`는 아무것도 에 바인딩되지 않습니다”. 참고: 현재 이 빌드 모드에서YUV -> RGB는 덜 효율적인 Java 구현을 사용하여 수행되며 “TF 검색” 활동에서는 개체 추적을 사용할 수 없습니다. 빌드 시스템을 `cmake`로 설정하면 현재 libtensorflow_demo.so만 빌드하여 빠른 YUV -> RGB 변환 및 개체 추적을 제공하면서 다운로드한 AAR을 통해 TensorFlow 지원을 획득하므로 이러한 기능을 사용할 수 있는 간단한 방법이 될 수 있습니다. . 거기에 많은 블로그가 있으며 Tensorflow 자체도 훌륭한 문서를 제공했습니다. 그럼에도 불구하고 그것은 여전히 구축 처음부터 뭔가를 얻기 전에 나에게 시간이 걸렸다 안드로이드 응용 프로그램과 배포. 부분적으로 TensorFlow 지원은 꽤 진화 (나는 지난 생각 1-2 년), 일부 블로그의 내용은 더 이상 관련이없는 만들기 및 안드로이드 측에 모델을 적용 할 때 몇 가지 문제가 직면. 이 튜토리얼에서는 Android Studio 프로젝트에서 TensorFlow Mobile을 사용하는 방법을 보여 드리겠습니다.

여기에서 튜토리얼은 두 개의 섹션 안드로이드와 아이폰 OS로 나뉩니다. 지금, 안드로이드 스튜디오에서 안드로이드 샘플 프로젝트를 만듭니다. TFLearn에는 동결 모델에 대한 기능이 없으므로 이제 텐서플로우 API를 직접 사용해야 합니다. 파일에 다음 줄을 추가하여 가져 오기 : 나는 TensorFlow 슈퍼맨, 스파이더 맨, 배트맨과 아이언 맨에 대한 슈퍼 히어로 이미지 (약 30 각)의 무리를 제공, 그들을 인식하도록 훈련.

01 August, 2019
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Author: wolff