一. TensorFlow Lite
TensorFlow Lite特性.jpeg
TensorFlow Lite 是用於移動設備和嵌入式設備的輕量級解決方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至樹莓派等多種平台。
我們知道大多數的 AI 是在雲端運算的，但是在移動端使用 AI 具有無網絡延遲、響應更加及時、數據隱私等特性。
對於離線的場合，雲端的 AI 就無法使用了，而此時可以在移動設備中使用 TensorFlow Lite。
二. tflite 格式
TensorFlow 生成的模型是無法直接給移動端使用的，需要離線轉換成.tflite文件格式。
tflite 存儲格式是 flatbuffers。
FlatBuffers 是由Google開源的一個免費軟件庫，用於實現序列化格式。它類似於Protocol Buffers、Thrift、Apache Avro。
因此，如果要給移動端使用的話，必須把 TensorFlow 訓練好的 protobuf 模型文件轉換成 FlatBuffers 格式。官方提供了 toco 來實現模型格式的轉換。
三. 常用的 Java API
TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 兩種類型的 API。無論哪種 API 都需要加載模型和運行模型。
而 TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 類(解釋器)來完成加載模型和運行模型的任務。后面的例子會看到如何使用 Interpreter。
四. TensorFlow Lite + mnist 數據集實現識別手寫數字
mnist 是手寫數字圖片數據集，包含60000張訓練樣本和10000張測試樣本。 測試集也是同樣比例的手寫數字數據。每張圖片有28x28個像素點構成，每個像素點用一個灰度值表示，這里是將28x28的像素展開為一個一維的行向量（每行784個值）。
mnist 數據集獲取地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
下面的 demo 中已經包含了 mnist.tflite 模型文件。(如果沒有的話，需要自己訓練保存成pb文件，再轉換成tflite 格式)
對於一個識別類，首先需要初始化 TensorFlow Lite 解釋器，以及輸入、輸出。
// The tensorflow lite file
private lateinit var tflite: Interpreter // Input byte buffer private lateinit var inputBuffer: ByteBuffer // Output array [batch_size, 10] private lateinit var mnistOutput: Array<FloatArray> init { try { tflite = Interpreter(loadModelFile(activity)) inputBuffer = ByteBuffer.allocateDirect( BYTE_SIZE_OF_FLOAT * DIM_BATCH_SIZE * DIM_IMG_SIZE_X * DIM_IMG_SIZE_Y * DIM_PIXEL_SIZE) inputBuffer.order(ByteOrder.nativeOrder()) mnistOutput = Array(DIM_BATCH_SIZE) { FloatArray(NUMBER_LENGTH) } Log.d(TAG, "Created a Tensorflow Lite MNIST Classifier.") } catch (e: IOException) { Log.e(TAG, "IOException loading the tflite file failed.") } }
從 asserts 文件中加載 mnist.tflite 模型：
/**
* Load the model file from the assets folder
*/
@Throws(IOException::class) private fun loadModelFile(activity: Activity): MappedByteBuffer { val fileDescriptor = activity.assets.openFd(MODEL_PATH) val inputStream = FileInputStream(fileDescriptor.fileDescriptor) val fileChannel = inputStream.channel val startOffset = fileDescriptor.startOffset val declaredLength = fileDescriptor.declaredLength return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength) }
真正識別手寫數字是在 classify() 方法：
val digit = mnistClassifier.classify(Bitmap.createScaledBitmap(paintView.bitmap, PIXEL_WIDTH, PIXEL_WIDTH, false))
classify() 方法包含了預處理用於初始化 inputBuffer、運行 mnist 模型、識別出數字。
/**
* Classifies the number with the mnist model.
*
* @param bitmap
* @return the identified number
*/
fun classify(bitmap: Bitmap): Int { if (tflite == null) { Log.e(TAG, "Image classifier has not been initialized; Skipped.") } preProcess(bitmap) runModel() return postProcess() } /** * Converts it into the Byte Buffer to feed into the model * * @param bitmap */ private fun preProcess(bitmap: Bitmap?) { if (bitmap == null || inputBuffer == null) { return } // Reset the image data inputBuffer.rewind() val width = bitmap.width val height = bitmap.height // The bitmap shape should be 28 x 28 val pixels = IntArray(width * height) bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height) for (i in pixels.indices) { // Set 0 for white and 255 for black pixels val pixel = pixels[i] // The color of the input is black so the blue channel will be 0xFF. val channel = pixel and 0xff inputBuffer.putFloat((0xff - channel).toFloat()) } } /** * Run the TFLite model */ private fun runModel() = tflite.run(inputBuffer, mnistOutput) /** * Go through the output and find the number that was identified. * * @return the number that was identified (returns -1 if one wasn't found) */ private fun postProcess(): Int { for (i in 0 until mnistOutput[0].size) { val value = mnistOutput[0][i] if (value == 1f) { return i } } return -1 }
對於 Android 有一個地方需要注意，必須在 app 模塊的 build.gradle 中添加如下的語句，否則無法加載模型。
android {
...... aaptOptions { noCompress "tflite" } }
demo 運行效果如下：
識別手寫數字5.png
識別手寫數字7.png
五. 總結
本文只是 TF Lite 的初探，很多細節並沒有詳細闡述。應該會在未來的文章中詳細介紹。
本文 demo 的 github 地址：https://github.com/xiaobingchan/TFLite-MnistDemo
當然，也可以跑一下官方的例子：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/examples/android/app
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