Как обслуживать модель глубокого обучения с использованием TensorFlow Lite

Вопрос или проблема

try {
            Model3 model = Model3.newInstance(MainActivity.this);

            // Создает входные данные для справки.
            TensorBuffer inputFeature0 = TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 37}, DataType.FLOAT32);
            inputFeature0.loadBuffer(byteBuffer);
            TensorBuffer inputFeature1 = TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 4096}, DataType.FLOAT32);
            inputFeature1.loadBuffer(byteBuffer);

            // Запускает вывод модели и получает результат.
            Model3.Outputs outputs = model.process(inputFeature0, inputFeature1);
            TensorBuffer outputFeature0 = outputs.getOutputFeature0AsTensorBuffer();

            // Освобождает ресурсы модели, если они больше не используются.
            model.close();
        } catch (IOException e) {
            // TODO Обработать исключение
        }

TensorBuffer inputFeature0 = TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 37}, DataType.FLOAT32);
TensorImage tensorImage = new TensorImage(DataType.FLOAT32);
tensorImage.load(bitmap);
ByteBuffer byteBuffer = tensorImage.getBuffer();
inputFeature0.loadBuffer(byteBuffer);

Ответ или решение

Как обслуживать модель глубокого обучения с использованием TensorFlow Lite в Android приложении

Вам необходимо реализовать функцию обслуживания модели глубокого обучения для генерации подписей к изображениям, используя набор данных Flickr8k в Android приложении. Ниже представлены детальные шаги, как это сделать, начиная с подготовки изображения и завершения вызовом модели TensorFlow Lite.

Шаг 1: Подготовка изображения

Перед тем как подавать изображение в модель, его необходимо преобразовать в формат, который может быть распознан. Обычно это делается с помощью класса Bitmap. Вы можете загрузить изображение из ресурсов приложения или получить его через камеру.

Bitmap bitmap = ... // Загрузка изображения в формате Bitmap

Шаг 2: Преобразование Bitmap в ByteBuffer

Следующий шаг — конвертировать ваш Bitmap в ByteBuffer, чтобы подать его в модель. Для этого воспользуемся классами TensorImage и TensorBuffer.

TensorImage tensorImage = new TensorImage(DataType.FLOAT32);
tensorImage.load(bitmap);

// Получаем ByteBuffer из TensorImage
ByteBuffer byteBuffer = tensorImage.getBuffer();

Шаг 3: Создание входных данных для модели

Теперь необходимо создать входные данные для вашей модели. Модель ожидает два входа: Feature0 и Feature1.

// Создание тензора для InputFeature0
TensorBuffer inputFeature0 = TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 37}, DataType.FLOAT32);
inputFeature0.loadBuffer(byteBuffer);

// Создание тензора для InputFeature1
TensorBuffer inputFeature1 = TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 4096}, DataType.FLOAT32);
// Здесь вам нужно загрузить data в inputFeature1

Обратите внимание, что данные для inputFeature1 могут быть получены из какого-либо источника, например, из предварительно обученной модели, которая извлекает фичи изображения (например, Residual CN или VGG).

Шаг 4: Запуск инференса модели

После подготовки входных данных вы можете запустить инференс модели:

try {
    Model3 model = Model3.newInstance(MainActivity.this);

    // Запуск инференса с подготовленными входами
    Model3.Outputs outputs = model.process(inputFeature0, inputFeature1);

    // Извлечение результата
    TensorBuffer outputFeature0 = outputs.getOutputFeature0AsTensorBuffer();

    // Обработка полученных данных
    float[] result = outputFeature0.getFloatArray();

    // Освобождение ресурсов модели
    model.close();
} catch (IOException e) {
    // Обработка исключений
    e.printStackTrace();
}

Заключение

Теперь вы знаете, как эффективно подготавливать изображения и подавать их на вход модели глубокого обучения с использованием TensorFlow Lite в Android-приложении. Убедитесь, что все данные корректно обрабатываются и валидируются перед инференсом. Это поможет вам избежать ошибок во время разработки и обеспечить стабильную работу вашего приложения.

На будущее стоит рассмотреть более сложные сценарии использования, например, параллельную обработку или интеграцию с другими компонентами вашего приложения. Это позволит вам расширить функциональность и улучшить пользовательский опыт.