极客教程如何使用TensorFlow为Android创建自定义模型
Tensorflow是一个机器学习的开源库。在安卓系统中，我们的计算能力和资源都很有限。因此，我们使用TensorFlow light，它是专门设计用来在功率有限的设备上运行的。在这篇文章中，我们将看到一个叫做虹膜数据集的分类例子。该数据集包含3个类，每个类有50个实例，其中每个类指的是虹膜植物的类型。
属性信息:
- 萼片长度（厘米）
- 萼片宽度（厘米）
- 花瓣长度（厘米）
- 花瓣宽度（厘米）
根据输入的信息，我们将预测该植物是鸢尾花，鸢尾花，还是鸢尾花。你可以参考这个链接以了解更多信息。
分步实现
Step 1:
从这个( https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/ )链接下载虹膜数据集（文件名：iris.data）。
Step 2:
在Jupyter笔记本中创建一个名为iris的新的python文件。将iris.data文件放在iris.ipynb所在的同一目录中。在Jupyter笔记本文件中复制以下代码。
iris.ipynb
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from keras.utils import to_categorical
# reading the csb into data frame
df = pd.read_csv('iris.data')
# specifying the columns values into x and y variable
# iloc range based selecting 0 to 4 (4) values
X = df.iloc[:, :4].values
y = df.iloc[:, 4].values
# normalizing labels
le = LabelEncoder()
# performing fit and transform data on y
y = le.fit_transform(y)
y = to_categorical(y)
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
model = Sequential()
# input layer
# passing number neurons =64
# relu activation
# shape of neuron 4
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=[4]))
# processing layer
# adding another denser layer of size 64
model.add(Dense(64))
# creating 3 output neuron
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
# compiling model
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy',
metrics=['acc'])
# training the model for fixed number of iterations (epoches)
model.fit(X, y, epochs=200)
from tensorflow import lite
converter = lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tfmodel = converter.convert()
open('iris.tflite', 'wb').write(tfmodel)
Step 3:
在执行open(‘iris.tflite’,’wb’).write(tfmodel)这一行后，一个名为iris.tflite的新文件将在iris.data所在的同一目录中被创建。
A) 打开Android Studio。创建一个新的kotlin-android项目。(你可以参考这里来创建一个项目）。
B) 右键单击应用程序>新建>其他>TensorFlow Lite模型
C)点击文件夹图标。
D)导航到iris.tflite文件
E) 单击 “确定
F)你的模型在点击完成后会是这样的。(它可能需要一些时间来加载)。
复制代码并把它粘贴到MainActivity.kt.的一个按钮的点击监听器中（如下所示）。
第5步：为预测创建XML布局。
导航到应用程序 > res > layout > activity_main.xml，并在该文件中添加以下代码。下面是 activity_main.xml 文件的代码。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout
xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
tools:context=".MainActivity">
<ScrollView
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:layout_marginBottom="50dp">
<LinearLayout
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:orientation="vertical">
<!-- creating edittexts for input-->
<EditText
android:id="@+id/tf1"
android:layout_width="175dp"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_gravity="center"
android:layout_marginTop="70dp"
android:ems="10"
android:inputType="numberDecimal" />
<EditText
android:id="@+id/tf2"
android:layout_width="175dp"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_gravity="center"
android:layout_marginTop="20dp"
android:ems="10"
android:inputType="numberDecimal" />
<EditText
android:id="@+id/tf3"
android:layout_width="175dp"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_gravity="center"
android:layout_marginTop="20dp"
android:ems="10"
android:inputType="numberDecimal" />
<EditText
android:id="@+id/tf4"
android:layout_width="175dp"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_gravity="center"
android:layout_marginTop="20dp"
android:ems="10"
android:inputType="numberDecimal" />
<!-- creating Button for input-->
<!-- after clicking on button we will see prediction-->
<Button
android:id="@+id/button"
android:layout_width="wrap_content"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_gravity="center"
android:layout_marginTop="100dp"
android:text="Button"
app:layout_constraintBottom_toTopOf="@+id/textView"
app:layout_constraintEnd_toEndOf="parent"
app:layout_constraintHorizontal_bias="0.0"
app:layout_constraintStart_toStartOf="parent" />
<!-- creating textview on which we will see prediction-->
<TextView
android:id="@+id/textView"
android:layout_width="wrap_content"
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_gravity="center"
android:layout_marginTop="50dp"
android:text="TextView"
android:textSize="20dp"
app:layout_constraintEnd_toEndOf="parent" />
</LinearLayout>
</ScrollView>
</androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout>
第6步：使用 MainActivity.kt文件。
转到MainActivity.kt文件，参考以下代码。下面是MainActivity.kt文件的代码。为了更详细地了解代码，在代码内部添加了注释。
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import android.os.Bundle
import android.view.View
import android.widget.Button
import android.widget.EditText
import android.widget.TextView
import com.example.gfgtfdemo.ml.Iris
import org.tensorflow.lite.DataType
import org.tensorflow.lite.support.tensorbuffer.TensorBuffer
import java.nio.ByteBuffer
class MainActivity : AppCompatActivity() {
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(R.layout.activity_main)
// getting the object edit texts
var ed1: EditText = findViewById(R.id.tf1);
var ed2: EditText = findViewById(R.id.tf2);
var ed3: EditText = findViewById(R.id.tf3);
var ed4: EditText = findViewById(R.id.tf4);
// getting the object of result textview
var txtView: TextView = findViewById(R.id.textView);
var b: Button = findViewById<Button>(R.id.button);
// registering listener
b.setOnClickListener(View.OnClickListener {
val model = Iris.newInstance(this)
// getting values from edit text and converting to float
var v1: Float = ed1.text.toString().toFloat();
var v2: Float = ed2.text.toString().toFloat();
var v3: Float = ed3.text.toString().toFloat();
var v4: Float = ed4.text.toString().toFloat();
/*************************ML MODEL CODE STARTS HERE******************/
// creating byte buffer which will act as input for model
var byte_buffer: ByteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(4 * 4)
byte_buffer.putFloat(v1)
byte_buffer.putFloat(v2)
byte_buffer.putFloat(v3)
byte_buffer.putFloat(v4)
// Creates inputs for reference.
val inputFeature0 = TensorBuffer.createFixedSize(intArrayOf(1, 4), DataType.FLOAT32)
inputFeature0.loadBuffer(byte_buffer)
// Runs model inference and gets result.
val outputs = model.process(inputFeature0)
val outputFeature0 = outputs.outputFeature0AsTensorBuffer.floatArray
// setting the result to the output textview
txtView.setText(
"Iris-setosa : =" + outputFeature0[0].toString() + "\n" +
"Iris-versicolor : =" + outputFeature0[1].toString() + "\n" +
"Iris-virginica: =" + outputFeature0[2].toString()
)
// Releases model resources if no longer used.
model.close()
})
}
}