(七)将AI样式迁移TensorFlow Lite模型添加到Android应用程序_怎么在android上部署ai模型

目录

介绍

准备Android Studio环境

选择TensorFlow Lite解释器和Android支持库

导入Gradle依赖项和其他设置

在Android上部署模型

导入基本的图像处理和转换方法

创建输出对象并运行模型

开发图像处理器架构

实现量化

结论

• 下载 g_model_BtoA_005730.zip - 124.8 MB
• 下载 g_model_AtoB_005730.zip - 124.8 MBhttps://download.csdn.net/download/mzl87/84720408

介绍

在本系列文章中，我们将展示一个基于循环一致对抗网络(CycleGAN)的移动图像到图像转换系统。我们将构建一个CycleGAN，它可以执行不成对的图像到图像的转换，并向您展示一些有趣但具有学术深度的例子。我们还将讨论如何将这种使用TensorFlow和Keras构建的训练有素的网络转换为TensorFlow Lite并用作移动设备上的应用程序。

我们假设您熟悉深度学习的概念，以及Jupyter Notebooks和TensorFlow。欢迎您下载项目代码。

在上一篇文章中，我们保存并加载了TensorFlow Lite (.tflite)模型。在本文中，我们会将其加载到Android Studio并选择正确的TensorFlow Lite Android支持库来运行推理。

准备Android Studio环境

构建Android应用程序的第一步是下载Android Studio。下载后，我们通过将.tflite模型导入Android Studio文件来启动所谓的“机器学习(ML)和模块依赖绑定”。

要将模型导入Android Studio，请右键单击要使用TFLite模型的模块，或选择File > New > Other > TensorFlow Lite Model。

然后，选择TFLite文件的位置。请注意，该工具将代表您使用ML模型绑定配置模块的依赖项，并且所有依赖项都会自动插入到您的Android模块的build.gradle文件中。

之后点击完成。

选择TensorFlow Lite解释器和Android支持库

要解释模型输出，我们必须将TensorFlow Lite Android支持库集成到我们的应用程序中。这将提供高级API，帮助转换和预处理原始输入数据以适应模型期望的大小和格式。

这个解释器库支持常见的输入和输出数据格式，包括图像和数组。此外，该库还包含一些预处理功能，例如图像调整大小和裁剪。

导入Gradle依赖项和其他设置

要导入Gradle依赖项，我们首先将.tflite模型文件复制到我们的模型将在其中运行的Android模块的资产目录中。我们指定该文件不应被压缩，并将TensorFlow Lite库添加到模块build.gradle文件中：

dependencies {
    // Other dependencies
 
    // Import tflite dependencies
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
    // The GPU delegate library is optional. If needed, select the second checkbox for importing TensorFlow GPU if you want to use GPU acceleration.
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
}

在Android上部署模型

此时我们在文件中存储了一个神经网络tflite_model.tflite。如果我们想使用它，我们需要使用Android Studio创建一个新项目（例如，名为CycleGAN_App ），并将我们的模型文件放在CycleGAN_App/app/src/main/assets文件夹中。由于Android Studio出于性能原因默认压缩资源文件，我们还需要在gradle文件中使用以下行明确告诉它不要压缩神经网络：

aaptOptions {
    noCompress "tflite" 
}

implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:1.13.1'

为了演示移动图像到图像的转换，我们创建了一个简单的Android应用程序，其中包含一个用于上传图像、通过我们的TensorFlow Lite模型运行并显示转换后的图像的按钮。

您可以下载项目代码以查看它的运行情况！尽管对应用程序代码的完整讨论超出了本文的范围，但我们接下来将探讨其中最重要的部分。

导入基本的图像处理和转换方法

在我们将图像输入模型之前，我们必须将其转换为模型可以使用的大小和格式。

为了使用Tensorflow Lite的图像处理和转换方法，我们必须创建一个ImagePreprocessor并添加所需的操作。要将图像转换为TensorFlow Lite解释器所需的张量格式，请创建一个TensorImage用作输入：

import org.tensorflow.lite.support.image.ImageProcessor;
import org.tensorflow.lite.support.image.TensorImage;
import org.tensorflow.lite.support.image.ops.ResizeOp;
 
// Initialization code
// Create an ImageProcessor with all ops required. For more ops,
// refer to the ImageProcessor Architecture section in this README.
ImageProcessor imageProcessor =
    new ImageProcessor.Builder()
        .add(new ResizeOp(224, 224, ResizeOp.ResizeMethod.BILINEAR))
        .build();
 
// Create a TensorImage object. This creates the tensor of the corresponding
// tensor type (uint8 in this case) that the TensorFlow Lite interpreter needs.
TensorImage tImage = new TensorImage(DataType.UINT8);
 
// Analyse code for every frame
// Preprocess the image
tImage.load(bitmap);
tImage = imageProcessor.process(tImage);

创建输出对象并运行模型

要运行我们的模型，我们需要创建用于存储结果的容器对象(TensorBuffer)：

import org.tensorflow.lite.support.tensorbuffer.TensorBuffer;
 
// Create a container for the result and specify that this is a quantized model
// Hence, the 'DataType' is defined as UINT8 (8-bit unsigned integer)
TensorBuffer probabilityBuffer =
    TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 1001}, DataType.UINT8);

要加载模型并运行结论：

import org.tensorflow.lite.support.model.Model;
 
// Initialise the model
try{
    MappedByteBuffer tfliteModel
        = FileUtil.loadMappedFile(activity,
            "mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite");
    Interpreter tflite = new Interpreter(tfliteModel)
} catch (IOException e){
    Log.e("tfliteSupport", "Error reading model", e);
}
 
// Run inference
if(null != tflite) {
    tflite.run(tImage.getBuffer(), probabilityBuffer.getBuffer());
}

开发图像处理器架构

如上所述，ImageProcessor支持一些基本的图像处理方法；即裁剪、调整大小和旋转：

int width = bitmap.getWidth();
int height = bitmap.getHeight();
 
int size = height > width ? width : height;
 
ImageProcessor imageProcessor =
    new ImageProcessor.Builder()
        // Center crop the image to the largest square possible
        .add(new ResizeWithCropOrPadOp(size, size))
        // Resize using Bilinear or Nearest neighbour
        .add(new ResizeOp(224, 224, ResizeOp.ResizeMethod.BILINEAR));
        // Rotate counter-clockwise in 90 degree increments
        .add(new Rot90Op(rotateDegrees / 90))
        .add(new NormalizeOp(127.5, 127.5))
        .add(new QuantizeOp(128.0, 1/128.0))
        .build();

实现量化

在初始化我们的输入和输出对象（例如TensorImage或TensorBuffer）期间，我们需要将对象类型指定为DataType.UINT8或 DataType.FLOAT32：

TensorImage tImage = new TensorImage(DataType.UINT8);
TensorBuffer probabilityBuffer =
    TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 1001}, DataType.UINT8);

TensorProcessor 用于量化输入张量或反量化输出张量：

import org.tensorflow.lite.support.common.TensorProcessor;
 
// Post-processor that dequantizes the result
TensorProcessor probabilityProcessor =
    new TensorProcessor.Builder().add(new DequantizeOp(0, 1/255.0)).build();
TensorBuffer dequantizedBuffer = probabilityProcessor.process(probabilityBuffer);

最终结果：一个Android应用程序，它使用图像到图像的转换来转换斑马中的驴！

结论

我们已经到了系列的结尾。我们希望阅读它可以帮助您实现自己的图像到图像转换应用程序。如果您喜欢本系列中遇到的内容，请始终记住您可以改进它！

https://www.codeproject.com/Articles/5307458/Adding-an-AI-Style-Transfer-TensorFlow-Lite-Model