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而且没有给参数名字训练迁移

时间:2019-04-13来源:未知 作者:admin点击:
最近在做一个数字手势识别的APP(关于这个项目,我会再写一篇博客仔细介绍,博客地址:一步步做一个数字手势识别APP,源代码已经开源在github上,地址:Chinese-number-gestures-recognition),要把在PC端训练好的模型放到Android APP上,调研了下,谷歌发

  最近在做一个数字手势识别的APP(关于这个项目,我会再写一篇博客仔细介绍,博客地址:一步步做一个数字手势识别APP,源代码已经开源在github上,地址:Chinese-number-gestures-recognition),要把在PC端训练好的模型放到Android APP上,调研了下,谷歌发布了TensorFlow Lite可以把TensorFlow训练好的模型迁移到Android APP上,百度也发布了移动端深度学习框架mobile-deep-learning(MDL),这个框架应该是paddlepaddle的手机版,具体的细节没有了解过。因为对TensorFlow稍微熟悉些,因此就决定用TensorFlow来做。

  关于在PC端如何处理数据及训练模型,请参见博客:一步步做一个数字手势识别APP,代码已经开源在github上,上面有代码的说明和APP演示。这篇博客只介绍如何把TensorFlow训练好的模型迁移到Android Studio上进行APP的开发。

  第一步,首先在pc端训练模型的时候要模型保存为.pb模型,在保存的时候有一点非常非常重要,就是你待会再Android studio是使用这个模型用到哪个参数,那么你在保存pb模型的时候就把给哪个参数一个名字,再保存。

  否则,你在Android studio中很难拿出这个参数,因为TensorFlow Lite的fetch()函数是根据保存在pb模型中的名字去寻找这个参数的。(如果你已经训练好了模型,并且没有给参数名字,且你不想再训练模型了,那么你可以尝试下面的方法去找到你需要使用的变量的默认名字,见下面的代码):

  言归正传,通常情况该你应该保存参数的时候都给参数一个指定的名字,如下面这样(通过name参数给变量指定名字),关于训练CNN的完整代码请参见下一篇博客或者github:

  第二步,开始把pb模型移植到Android Studio上,网上绝大部分资料都是说用bazel重新编译模型生成依赖,这种方法难度太大。其实没必须这样做,TensorFlow Lite官方的例子中已经给我们展示了,我们其实只需要两个文件:

  注:检神说,直接用aar依赖也可以,这个我没试过。。有兴趣的可以试一下。

  首先把训练好的pb模型放到Android项目中app/src/main/assets下,若不存在assets目录,则自己新建一个。如图所示:

  最后放一张做的数字手势识别APP的效果,全部代码,将会开源在github上,欢迎star。

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