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J'ai terminé la formation d'un modèle de régression linéaire simple sur ordinateur portable jupyter utilisant tensorflow, et je suis en mesure de sauvegarder et de restaurer les variables enregistrées comme ceci:tensorflow dans android: régression linéaire

Grab Data

Maintenant, je J'essaie d'utiliser le modèle sur une application Android.

Après le tutoriel here, je suis en mesure d'arriver à l'étape où j'importer la bibliothèque tensorflow comme ceci:

Android JNILibs

Maintenant, je suis au point où je veux donner un modèle Entrez les données et obtenez une valeur de sortie. (Reportez-vous au flux d'application ci-dessous) Cependant, ils utilisent un fichier .pb (aucune idée de ce que c'est) dans leur application. Dans les 4 fichiers:

Saved File

que je me suis de sauver mon modèle, je n'ai pas un fichier .pb qui m'a laissé abasourdi. Ce que l'application fait: Prédit le SoC avec un modèle de flux tensoriel pré-formé en utilisant la valeur d'entrée de la hauteur de l'utilisateur. de sorte que, l'équation de régression linéaire est utilisée: y = Wx + b

y - SoC

W - poids

x - hauteur:

b - polarisation

Toutes les variables sont valeurs flottantes.

flux d'applications Android:

  1. ENTRÉES valeur de hauteur en zone de texte, et appuie sur le bouton "Predict". L'application utilise le poids, le biais & les valeurs de hauteur du modèle enregistré pour prédire SoC. L'application affiche le SoC prédit dans le textview.

Ma question est la suivante: comment puis-je importer et d'utiliser mon modèle dans l'application Android en utilisant des studios Android 2.3.1?

Voici mes données ipynb et csv files.

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Les informations sur le gel du modèle pour créer un graphique dans le PB tutoriel que vous avez lié à la question ... Dans la première partie du tutoriel explique exactement comment geler un graphique et des points de contrôle dans un modèle. – JCooke

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j'ai mal compris la question, mais:

Étant donné que le modèle est pré-formé, le poids et les préjugés ne vont pas changer, vous pouvez simplement utiliser les valeurs W et b calculées dans le cahier Jupyter et coder en dur les dans une expression simple

<soc> = -56.0719*<height> + 98.3029 

il n'y a pas besoin d'importer un modèle tensorflow pour cela.

MISE À JOUR Pour assurer la question est résolue, le fichier * .pb vient de geler le fichier point de contrôle avec le graphique - reportez-vous au second code panneau dans la façon de le faire pour ce tutoriel lié.

En termes de ce que le gel est consultez here

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Ceci est une de ces réponses qui répond à la question mais ne le fait pas! Je me demande souvent pourquoi tant de gens essaient de mettre une régression linéaire simple dans leurs applications quand c'est juste une équation résolue! – JCooke

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Merci pour la réponse, mais mon projet fait partie d'un module de l'école où je dois apprendre à obtenir des données et des données d'entrée dans des modèles tensorflow sur android, comme projet futur nécessite cette connaissance. – Tix

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pypypy a mis à jour sa réponse pour vous maintenant. La réponse à votre question était dans le tutoriel tout le long! Peut-être n'avez-vous pas tout lu? Si vous n'avez pas lu https://omid.al/posts/2017-02-20-Tutorial-Build-Your-First-Tensorflow-Android-App.html, un autre tutoriel lié à celui que vous avez posté, qui pourrait aussi Soyez une bonne lecture pour votre projet d'école. Bonne chance. – JCooke