一、初識(shí)Tensorflow 編譯Tensorflow lite tflitecamerademo

安裝Tensorflow

通過(guò)下面鏈接安裝

http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html

Tensorflow 有CPU以及GPU兩個(gè)版本

根據(jù)你的情況選擇安裝

clone Tensorflow源碼

git clone--recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

安裝bazel 工程構(gòu)建工具與maven和gradle 類似

安裝鏈接：https://docs.bazel.build/versions/master/install-os-x.html

Mac電腦直接brew install bazel安裝

安裝Android SDK 以及NDK

注意SDK? api版本需要>=23 推薦26?NDK版本 <= 14 推薦14

修改bazel 外部依賴配置文件WORKSPACE

打開tensorflow 源碼 根路徑下WORKSPACE文件

添加你本地Android SDK以及NDK配置信息

準(zhǔn)備工作完成以后執(zhí)行編譯命令進(jìn)行l(wèi)ite android demo 編譯

bazel build?--config=android_arm?--cxxopt=--std=c++11 //tensorflow/contrib/lite/java/demo/app/src/main: TfLiteCameraDemo

編譯完成后會(huì)在tensorflow/bazel-bin目錄下面生成apk安裝文件

二、Tensorflow 進(jìn)階制作聊天機(jī)器人

制作流程：

1、準(zhǔn)備對(duì)話語(yǔ)料庫(kù)：豐富強(qiáng)大的語(yǔ)料庫(kù)才能保證語(yǔ)義識(shí)別準(zhǔn)確性

2、對(duì)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行分詞處理生

3、語(yǔ)料文本數(shù)字向量化成tensorflow模型可以識(shí)別輸入

4、構(gòu)建seq2seq訓(xùn)練模型

5、將之前準(zhǔn)備好的語(yǔ)料文本數(shù)字向量輸入到模型進(jìn)行訓(xùn)練

6、訓(xùn)練結(jié)束后會(huì)產(chǎn)出模型文件

7、輸入測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果預(yù)測(cè)

具體實(shí)踐參考：http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=121

8、模型文件在Android本地使用

直接使用TensorFlow model或者先轉(zhuǎn)化從Tflite model文件通過(guò) TensorFlow lite Api使用

三、TensorBoard

??? 進(jìn)行model訓(xùn)練過(guò)程化檢測(cè)，提前發(fā)現(xiàn)model質(zhì)量問(wèn)題