如何在嵌入式中使用TensorFlow Lite，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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今天与大家分享 Android 平台上的一些 TensorFlow Lite 应用，先来一起看看吧!

TensorFlow Lite 在安卓中的应用

 视频中的 App 用了一个叫 MobileNet 的模型。这个模型的特点是体积小、速度快（延迟低）、能耗低。这个模型包含的应用场景有：

• 目标识别（地图 App 和 Google Lens 可能会用到）

• 脸部追踪（相机和美颜应用）

• 精细分类

• 路标识别

模型的下载地址是：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/g3doc/models.md

在上述链接下载一个 Mobilenet_1.0_224 的模型包，里面包括了：

• labels.txt 标识文件（模型训练的标识）

• mobilenet_v1_0.75_224.tflite 文件（直接在 TF Lite 运行即可）

具体的开发

声明依赖

第一步就是在项目的 Gradle 文件中加入 org.tensorflow:tensorflow-lite:+ 这样一个依赖。

引入解释器

然后，在你的代码中需要引入解释器：

import org.tensorflow.lite.Interpreter;

这个解释器可以装载和运行模型，具体原理参照第一期的内容。

使用 App Assets 来加载模型

虽然你可以从任何地方来加载模型，但是更推荐你用App assets 来存储。

看完上述内容，你们掌握如何在嵌入式中使用TensorFlow Lite的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

标题名称：如何在嵌入式中使用TensorFlowLite
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