deep-learning - 将 TensorFlow 代码移植到 Android

Question

我已经用 Python 编写了一个使用 TensorFlow 进行序列分类的脚本。我想将此代码移植到 Android 上。我在 TensorFlow github 页面上看到过有关 Android 的示例，但那是针对图像的。

有什么方法可以将我的 TensorFlow Python 代码直接移植到 Android 上吗？

Answer 1

执行此操作的典型方法是使用 Python 构建(和训练)模型，使用 tf.train.write_graph() 将 GraphDef 原型(prototype)保存到文件中。 ，然后使用 JNI 编写一个应用程序来调用 C++ TensorFlow API(请参阅完整示例 here )。

当您在 Python 中构建图表时，您应该记下代表 (i) 要分类的输入数据和 (ii) 预测输出值的张量的名称。然后，您将能够通过为 (i) 提供值并获取 (ii) 的值来运行步骤。

最后一个问题是如何在导出的图表中表示模型参数。有多种方法可以做到这一点，包括将 TensorFlow 检查点(由 tf.train.Saver 编写)作为应用程序的一部分发送，并运行恢复操作来重新加载它。一种方法，released InceptionV3 model中已经使用过就是重写图，使模型参数替换为“Const”节点，模型图变得自包含。