【系列09】端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型 第8章：移动端部署实战 - Android

第8章：移动端部署实战 - Android

在Android设备上部署AI模型，最常用且最有效的方法是利用TensorFlow Lite（TFLite）框架。本章将通过一个简单的图像分类应用，带你了解如何在Android Studio中构建、部署和优化一个端侧AI模型。

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使用TensorFlow Lite构建图像分类App

我们将创建一个简单的应用，使用预训练的TFLite模型来识别用户拍摄或选择的图片中的物体。

1. 准备环境：在build.gradle文件中添加TensorFlow Lite的依赖项。

   Groovy

   dependencies {
       // ... 其他依赖
       implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.15.0'
       implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.4.0'
       implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-metadata:0.4.0'
   }
   

2. 导入模型：将预训练的.tflite模型文件和.txt标签文件（包含所有类别名称）放入app/src/main/assets目录