Файл tflite что это
Консоль Google Play предупреждает меня о размере bundle и намекает на удаление самых больших файлов, которые являются этими:
2 ответа
Это модели лиц, используемые в распознавании лиц.
Эти файлы предназначены для распознавания лиц и некоторых функций, связанных с жестами. Они генерируются при использовании react-native-camera. Если вы не используете эти функции, вы можете разорвать связь и удалить библиотеку, а также установить и связать ее снова.
Помните, что в app/build.gradle используйте react-native-camera как общее
Это работает для меня, я думаю, что это также будет работать для вас.
Похожие вопросы:
Я новичок в React-native, пришедший из reactjs+typescript. Я пытаюсь настроить довольно простой тест проекта и посмотреть, как работает эта технология. Я использую VS-код. Следуя основному учебнику.
Почему я не могу удалить react-native? Как полностью удалить react-native?
Я хочу удалить react-native-elements в своем проекте react-native. yarn remove react-native-elements yarn remove react-native-vector-icons когда я удаляю этот модуль и его зависимость, я получаю.
Точно так же, как у нас есть инструменты разработчика Chrome для отладки приложений React, что эквивалентно отладке приложений React-Native? Существует ли какой-то общий подход, которому следует.
Я пытаюсь использовать пользовательские активы в приложении react native со следующей конфигурацией: dependencies: < glob: ^7.1.4, metro-config: latest, react: 16.8.6, react-native: 0.60.5.
Я изменил значок приложения по умолчанию, и он отлично отображается в ящике приложения, но в последних приложениях Android 8.0’s значок по-прежнему является значком по умолчанию. Кроме того, когда я.
Согласно документам React Native существует для создания собственных приложений для Android и iOS с помощью React. Но меня путают с React Native Web. В соответствии с github домом «React Native.
Найден секретный способ освободить до 20 Гб памяти в телефоне
Существует несколько способов очистить систему Android от мусора и освободить таким образом память устройства. Это могут быть как встроенные сервисы, так и некоторые сторонние приложения для очистки. Но что делать, если ни один способ вам не помог и телефон все равно сигнализирует о нехватке памяти? В этом случае можно прибегнуть к ручной очистке и освободить таким образом до 20 Гб памяти смартфона.
Удаление папки Telegram
В 2021 году этот кроссплатформенный мессенджер по праву стал самым популярным приложением в мире, обогнав по числу скачиваний даже такого гиганта как Tik-Tok.
Но у Telegram есть одна небольшая проблема – вся просмотренная вами информация сохраняется во внутренней памяти телефона, тем самым засоряя систему.
Если вы являетесь активным пользователем Telegram, рекомендуем периодически очищать содержимое папки с приложением. Для этого достаточно перейти в любой файловый менеджер и полностью удалить папку Telegram. Не стоит переживать, с приложением после удаления ничего не случится. Система при следующем входе автоматически создаст папку Telegram заново.
Многим пользователям, которые делают такую процедуру впервые после установки Telegram, удается очистить таким образом от 1 до 10 Гб памяти. Проверьте и убедитесь сами.
Удаление папки.Thumbnails
Следующий способ – удаление папки, которая содержится в корневом разделе DCIM (или Pictures) системы Android и содержит в себе все мини копии картинок и фотографий, которые встречаются вам при серфинге в интернете и в приложениях. Этот раздел также может занимать очень большой объем данных, если ранее вы еще не проводили подобную очистку.
Папка.Thumbnails довольно хитрая и скрыта от глаз пользователя в каталогах системы. Чтобы ее найти и удалить, необходимо сначала включить отображение скрытых папок в настройках файлового менеджера.
В некоторых случаях системный файловый менеджер также не дает увидеть эту папку. В этом случае можно попробовать установить стороннее приложение, например ES-проводник, а затем перейти в каталог DCIM (Pictures), включить отображение скрытых папок и удалить папку.Thumbnails.
Если вы больше не хотите, чтобы миниатюры засоряли вам память устройства, можно немного перехитрить систему, создав в папке DCIM новый файл с другим расширением, но с тем же названием.Thumbnails.
Система Android устроена таким образом, что никогда не позволит создать два файла с одинаковым названием, поэтому папка.Thumbnails больше не сможет там появиться. Сделать это также можно с помощью ES-проводника.
Нажимаем на три точки в верхнем правом углу приложения → «+Создать» → Файл. Называем файл.Thumbnails (обязательно ставим точку вначале).
Готово! Теперь наш созданный файл не позволит системе Android создать папку.Thumbnails, а значит система больше не будет засоряться лишними миниатюрами.
Удаление папки Data
Еще одна папка, занимающая большое количество памяти в телефоне – папка Data, которая находится внутри каталога Android. Эта папка содержит кэш, а также некоторые настройки и служебную информацию о приложениях. Но каких-либо серьезных системных данных, влияющих на работу системы в целом, она не содержит. Поэтому ее также можно удалить, освободив до 10 Гб памяти.
Удалять ее нужно только в обход корзины, так как сама корзина является вложенной в папку Data, о чем система предупреждает при попытке удалить ее стандартным путем. Поэтому нам потребуется снова воспользоваться сторонним файловым менеджером, который позволит удалить папку Data напрямую, без промежуточных инстанций.
Открываем ES проводник и переходим во внутренний каталог системы. Затем переходим в папку Android→Выделяем папку Data→ Нажимаем Удалить. Убираем галочку с пункта «Перенести в корзину» и нажимаем ОК. Нам удалось очистить таким образом почти 3 Гб внутренней памяти.
Заключение
В далеком 1981 году на пути становления IBM, Билл Гейтс произнес, ставшую сегодня забавным мемом, фразу: «В будущем 640 Кб будет достаточно для каждого». Из-за особенностей первых процессоров, никто не мог и представить, что когда-нибудь в компьютерах, а тем более в мобильных устройствах удастся разместить большее количество памяти, а главное, что кому-то может понадобиться такой объем информации.
Несмотря на то, что сегодня любой смартфон обладает памятью в десятки тысяч раз, превышающий этот объем, нехватка памяти до сих пор остается актуальной проблемой, особенно для бюджетных моделей смартфонов. Мы надеемся, что с помощью нашей инструкции вам удастся очистить ваше устройство и наконец решить данную проблему.
Классификация изображений на Android с помощью TensorFlow Lite и сервиса Azure Custom Vision
Классификация изображений позволяет нашим приложениям Xamarin распознавать объекты на фотографиях.
Все более и более распространенной становится возможность сделать фотографию и распознать ее содержимое. Мы можем наблюдать это в наших банковских приложениях при внесении мобильного депозита, в приложениях для фото при добавлении фильтров и в приложениях HotDog, чтобы определить, является ли наша еда хот-догом.
Благодаря сервису Azure Custom Vision нам не нужно изучать сложные алгоритмы машинного обучения для реализации классификации изображений.
В этой статье мы рассмотрим, как реализовать классификацию изображений с помощью сервиса Azure Custom Vision, TensorFlow Lite (платформа машинного обучения с открытым исходным кодом) и Xamarin.Android.
Примечание: Для Xamarin.iOS мы также можем использовать сервис Azure Custom Vision с CoreML, но лучше прибережем это для другой статьи.
Библиотеки классификации изображений
Мы будем использовать сервис Azure Custom Vision и TensorFlow Lite для реализации нашей классификации изображений.
1. Сервис Azure Custom Vision
Сервис Azure Custom Vision упрощает создание и обучение модели машинного обучения — для этого не требуется опыт работы с Artificail Intelligence (AI) или Machine Learning (ML).
Используя веб-портал сервиса Custom Vision, мы можем сделать следующее без написания какого-либо кода AI/ML:
2. TensorFlow Lite
TensorFlow Lite — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая позволяет нам использовать TensorFlow в IoT и мобильных устройствах.
TensorFlow Lite и TensorFlow доступны в open-source на GitHub.
Реализация классификации изображений с помощью Azure + Xamarin.Android
Полностью готовый образец приложения для классификации изображений доступен на GitHub.
1. Обучение модели
Используя веб-портал сервиса Custom Vision, мы сначала обучим модели классификации изображений.
2. В окне Create new project выставьте следующие параметры:
4. В окне XamarinImageClassification нажмите Add images
5. Выберите изображения, содержащие объект для идентификации
6. В окне Image Upload добавьте тег
Примечание: в данном примере мы работаем с изображениями грибов
7. В окне Image upload нажмите Upload
Примечание: продолжайте загружать изображения, пока у вас не будет, по крайней мере, 5 изображений для каждого тега
8. В окне XamarinImageClassification в правом верхнем углу окна нажмите кнопку Train Model (зеленое изображение шестеренок)
9. В окне Choose Training Type выберите Quick Training
10. В окне Choose Training Type выберите Train
2. Экспорт обученной модели из сервиса Azure Custom Vision
Это позволит нам использовать модель без подключения к интернету, что обеспечит наилучшую конфиденциальность пользователя, потому что его фотографии никогда не покинут мобильное устройство.
Чтобы экспортировать нашу модель, давайте сделаем следующее:
1. В окне XamarinImageClassifcation в верхней части страницы выберите вкладку Performance
2. На вкладке Performace нажмите кнопку Export (стрелка, направленная вниз)
3. В окне Choose your platform выберите TensorFlow
4. В раскрывающемся списке Choose your platform выберите TensorFlow Lite
5. В окне Choose your platform выберите Download
3. Импорт TensorFlow Lite в наше приложение Xamarin.Android
1. Установите соответствующий пакет NuGet в нашем проекте Xamarin.Android
Примечание: Этот пакет NuGet представляет собой проект с открытым исходным кодом, созданный командой Xamarin в Microsoft. Он содержит привязки C# для оригинальной библиотеки TensorFlow Lite, позволяющие использовать ее в нашем приложении Xamarin.Android
2. Распакуйте экспортированную модель, которую мы загрузили с веб-портала сервиса Custom Vision
Примечание: внутри zip-файла находятся labels.txt и model.tflite:
4. Во всплывшем меню выберите пункт Add → Existing Item…
5. В меню Add Existing Item выберите оба недавно распакованных файла:
7. Во всплывшем меню выберите Properties
8. В окне Properties выберите Build Action → Android Asset
9. В Visual Studio, в Xamarin.Android → Assets, щелкните правой кнопкой мыши на models.tflite
10. Во всплывшем меню выберите Properties
11. В окне Properties выберите Build Action → Android Asset
4. Внедрение кода классификации изображений для Xamarin.Android
Теперь, когда мы импортировали модель, пришло время заняться написанием кода.
Напоминаю, полностью готовый образец приложения для классификации изображений доступен на GitHub.
Распознавание объектов на android с помощью TensorFlow: от подготовки данных до запуска на устройстве
Обучение нейросети распознаванию образов — долгий и ресурсоемкий процесс. Особенно когда под рукой есть только недорогой ноут, а не компьютер с мощной видеокартой. В этом случае на помощь придёт Google Colaboratory, которая предлагает совершенно бесплатно воспользоваться GPU уровня Tesla K80 (подробнее).
В этой статье описан процесс подготовки данных, обучения модели tensorflow в Google Colaboratory и её запуск на android устройстве.
Подготовка данных
В качестве примера попробуем обучить нейросеть распознавать белые игральные кости на черном фоне. Соответственно, для начала, надо создать набор данных, достаточный для обучения (пока остановимся на
Для обучения воспользуемся Tensorflow Object Detection API. Все необходимые для обучения данные мы подготовим на ноутбуке. Нам понадобится менеджер управления окружением и зависимостями conda. Инструкция по установке тут.
Создадим окружение для работы:
Установим зависимости которые нам понадобятся:
Создадим папку object_detection, и положим все наши фотографии в папку object_detection/images.
В Google Colab есть ограничение на использование памяти, поэтому перед разметкой данных нужно снизить разрешение фотографий, чтобы в процессе обучения не столкнутся с ошибкой «tcmalloc: large alloc. «.
Создадим папку object_detection/preprocessing и добавим в неё подготовленные скрипты.
Для изменения размера фото используем скрипт:
Этот скрипт пробежится по папке с указанными фото, изменит их размер до 800×600 и сложит их в object_detection/images/resized. Теперь можно заменить ими оригинальные фотографии в object_detection/images.
Для разметки данных воспользуемся тулзой labelImg.
Клонируем репозиторий labelImg в object_detection
Переходим в папку labelImg
и выполняем команду:
После этого можно приступить к разметке данных (это самый долгий и скучный этап):
В “Open dir” указываем папку object_detection/images и проходим по всем фото, выделяя объекты для распознавания и указывая их класс. В нашем случае это номиналы игральных костей (1, 2, 3, 4, 5, 6). Сохраним метаданные (файлы *.xml) в той же папке.
Создадим папку object_detection/training_demo, которую мы чуть позже зальем в Google Colab для обучения.
Разделим наши фото (с метаданными) на тренировочные и тестовые в соотношение 80/20 и переместим их в соответствующие папки object_detection/training_demo/images/train и object_detection/training_demo/images/test.
Создадим папку object_detection/training_demo/annotations, в которую будем складывать файлы с метаданными необходимыми для обучения. Первым из них будет label_map.pbtxt, в котором укажем отношение класса объекта и целочисленного значения. В нашем случае это:
Помните метаданные, которые мы получили в процессе разметки данных? Чтобы использовать их для обучения, необходимо конвертировать их в формат TFRecord. Для конвертации воспользуемся скриптами из источника [1].
Google представила библиотеку TensorFlow Lite
Библиотека машинного обучения TensorFlow уже работает на огромном количестве платформ: от стоек серверов до крошечных устройств Интернета вещей. Но так как внедрение моделей машинного обучения за последние несколько лет растёт экспоненциально, уже требуется их развёртывание даже на мобильных и встраиваемых устройствах. Именно поэтому Google представила новую версию библиотеки, TensorFlow Lite.
Преимущества Lite-версии
Выход новой версии библиотеки, специально разработанной для обучения на небольших устройствах, был анонсирован на конференции Google I/O 2017. Среди основных преимуществ Lite-версии стоит выделить:
Поддержка большинством мобильных устройств
В настоящее время всё больше мобильных устройств используют специально разработанные аппаратные средства для более эффективной обработки рабочих нагрузок машинного обучения. TensorFlow Lite поддерживает нейросетевой API (Android Neural Networks API) для ускорения машинного обучения на мобильных устройствах.
TensorFlow Lite гарантирует, что ваши модели машинного обучения смогут быстро работать на большом наборе устройств. Это достигается за счёт функции возврата к использованию ЦП для обучения, когда аппаратные средства ускорителей недоступны.
Архитектура
Диаграмма представляет полную архитектуру новой лёгкой версии библиотеки TensorFlow:
Рассмотрим каждый компонент отдельно:
Поддерживаемые модели обучения
TensorFlow Lite уже поддерживает ряд моделей, обученных и оптимизированных для мобильных устройств:
Шаг вперёд
По словам разработчиков, TensorFlow Lite является эволюцией их предыдущего проекта для мобильных устройств, TensorFlow Mobile. Именно TensorFlow Lite будет рекомендуемым решением для использования библиотеки на мобильных и встраиваемых устройствах. Однако, Mobile-версия останется для поддержки уже созданных приложений.
Подробную информацию о Lite-версии можно получить на официальной странице продукта.