# Android TFLite（TensorFlow Lite）入门指南
在移动应用开发中，人工智能和深度学习的应用越来越广泛。TensorFlow Lite（TFLite）是一个轻量级的深度学习推理框架，专为移动和嵌入式设备设计。本文将介绍如何在Android应用中使用TensorFlow Lite，包括基本概念、安装步骤、代码示例以及数据流与数据关系图。
## 什么是TensorFlow
最近在搞移动端的模型部署包括coreML IOS端的部署，tf-Lite Android端的部署。但是自己并不是前端开发工程师，所以移动端的代码只是修修改改，主要还是如何将模型转换到对应的格式并可以运行。这篇主要说下YOLOv5s在Android端的部署，模型是官方最新的的pytorch转ONNX，然后自己再转tf-lite，中间需要自己去修改NMS相关部分的代码，遇到一堆坑。
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2023-09-14 22:36:23
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深度学习要想落地实践，一个少不了的路径即是朝着智能终端、嵌入式设备等方向发展。但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能，那如何使得终端设备应用上深度学习呢？所幸谷歌已经推出了TFMobile，去年又更进一步，推出了TFLite，其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型，然后将定制化模型移植到TFLite上，终端设备仅利用模型做前向推理，预测结果。本文基于以下三篇文章而成
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2024-03-10 14:31:18
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驱动和桥接log4j是一个日志系统。slf4j是一个日志系统的封装，对外提供统一的API使用slf4j需要下载slf4j-api-x.x.x.jar 它提供对外一致的API接口，其本身不提供日志实现。假设我们选择log4j作为我们的日志实现，需要下载log4j-x.x.x.jar如果想把slf4j绑定log4j，则需要下载slf4j对log4j的相应”驱动”。slf4j-log4j12-x.x.x
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2024-10-25 23:32:52
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因为在跟踪GPS轨迹的时候开启了一个新的service来记录GPS数据，将结果显示在主页面，采用的是在service中使用broadCastReceiver发送广播在activity中收到广播后更新界面，在这学习一下broadCastReceiver。Android广播标准广播 完全异步执行的广播，广播发出后，所有广播接收器几乎同一时刻接收到这条广播消息，无先后顺序。效率高，无法被截断。有序广播
写在前面的话最近学习 Android 开发学到了运行时权限这部分，为了更好的理解与熟悉运行时权限的申请方法，我查找了一些资料做了如下总结。为了方便后期查看，同时也分享出来供大家一起学习。文章中若有描述不严谨或错误的地方，还请指出。方法一：一般写法这个方法中的内容主要参考的是 郭霖 大神的作品《第一行代码（第三版）》。自 Android 6.0 系统后，Android 引入了运行时权限功能以加强对用
由于IOS App需要使用已训练的tensorflow模型进行物体检测，特将此过程记录下来已备不时之需。一、tflite是什么TensorFlow Lite 的设计旨在在各种设备上高效执行模型。这种高效部分源于在存储模型时，采用了一种特殊的格式。TensorFlow 模型在能被 TensorFlow Lite 使用前，必须转换成这种格式。 由上图可知：tflite是从训练的模
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2023-12-07 22:21:49
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tf用 tf.train.Saver类来实现神经网络模型的保存和读取。无论保存还是读取，都首先要创建saver对象。 用saver对象的save方法保存模型保存的是所有变量save(
sess,
save_path,
global_step=None,
latest_filename=None,
meta_graph_suffix='meta'
前面的一篇博文中，提到了要使用自己编译出来的Android来启动，且使用NFS的方式来启动Android，但是在今天的尝试中却遇到了问题。且最终没有解决，但是找到了替换方案，替换方案见下一篇博文。遇到的问题汇总如下，希望可以帮助遇到同样问题的人。板子用的还是TQIMX6Q（见以前的博文）。Android NFS启动的rootfs制作与启动要制作Android NFS rootfs，需要对Andro
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2023-08-17 16:28:42
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原文：Detecting Malicious Requests with Keras & Tensorflow 作者：Adam Kusey 摘要：本文介绍了如何使用Keras框架来构建LSTM RNN来对正常或者恶意的网络请求进行区分。以下是译文。安全是任何一个Web应用需要关注的东西。良好的开发实践有助于抵御黑客试图窃取数据或攻击应用程序的行为。然而，并不是所有的攻击都能被抵挡住，并不是
1. AndroidManifest.xml<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
packag
文章目录0. 了解TensorRT1. 加速方法2. 环境配置3. TensorRT与Pytorch的速度比较 0. 了解TensorRThttps://zhuanlan.zhihu.com/p/371239130TensorRT 是由Nvidia公司推出的一款用于深度学习模型推理加速的SDK，其支持C++和python语言编译。TensorRT可以用于部署基于深度学习的应用程序，比如图像分类、
目录一、CameraX和Camera2二、CameraX的引入三、自定义拍照四、自定义视频录制五、XML 配置一、CameraX和Camera2CameraX 是一个 Jetpack 库，旨在帮助您更轻松地开发相机应用。 对于新应用，Android官方建议从 CameraX 开始。它提供一致且易于使用的 API，适用于绝大多数 Android 设备，并向后兼容 Android 5.0（API 级别
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2023-07-02 14:54:59
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背景做App启动优化的时候，Trace是优化过程中一个很重要的工具，Trace分析工具包含两种method trace：抓线程中代码的执行栈和耗时systrace：抓app使用过程中cpu、线程和锁阻塞等信息method trace介绍通过method trace 抓取线程中执行的方法栈和方法耗时。如图，通过分析主线程的方法调用，解决主线程耗时逻辑。放大: 按W 键或者向前滑动鼠标的同时按下Ctr
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2023-07-02 14:54:56
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1、编译libtensorflow-lite.a库： ubuntu下交叉环境编译： https://blog..net/computerme/article/details/80345065 https://blog..net/dia323/article/details/89388
原创
2022-01-17 16:33:27
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摘要人工智能想要从实验室走向大众，一个必不可少的途径就是朝着智能终端、嵌入式产品等边缘设备发展。谷歌基于TFMobile推出了TFLite，我们只需要把训练好的模型按照一定规则转换成拥有.tflite后缀的模型文件，便可以通过Android Studio生成app并嵌入到手机终端里，实现边缘设备的落地。为了让大家体验到TensorFlow Lite的强大。少奶奶将会以Google官网提供的花卉重训
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2024-02-04 11:15:29
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Android配置tensorflow lite按照官方网站的指导在项目的模块的构建文件build.gradle中配置中增加如下配置：implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.7.0'
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.7.0'
implementatio
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2024-01-25 22:43:05
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假设你不关心其内部实现，仅仅看怎样使用的话，直接看这篇就可以。接上篇，接下来，就用最最简单的样例来说明一下：用两个布局文件main 和 test：当中，main.xml文件为：<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/
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2024-09-02 09:45:27
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tflite模型运行在Android上的描述：
在当今深度学习与移动设备交融发展的背景下，实现TensorFlow Lite（tflite）模型在Android应用中的运行不仅能提升用户体验，还能强化智能化功能的发展。采用轻量级的tflite模型，使得移动设备端能够执行更复杂的推理任务，帮助企业在智能手机应用中实现个性化、实时的数据分析与决策能力。
## 背景定位
### 业务场景分析
随
创建Tensorflow的模型在Android平台受到设备的限制，本身并不能训练模型，因此需要使用已有的模型。 在本文中将介绍如何将Tensorflow的模型转换成tflite模型，为Android设备可以使用。import tensorflow as tf
import numpy as np
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2024-04-11 14:48:07
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