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截至2018 年，全球活躍的安卓設備已經超過了20 億部。安卓手機的迅速普及在很大程度上得益于各種各樣的智能應用，從地圖到圖片編輯器無所不有。隨著深度學習技術的興起，移動應用注定會變得更加智能。深度學習加持下的下一代移動應用將專門為你學習和定制功能。微軟的「SwiftKey」就是一個很好的例子，它能夠通過學習你常用的單詞和短語來幫助你更快地打字。
計算機視覺、自然語言處理、語音識別以及語音合成等技術可以極大地提高移動應用程序各個方面的用戶體驗。幸運的是，人們現在已經開發(fā)出了大量工具，用于簡化在移動應用中部署和管理深度學習模型的過程。在本文中，作者將向大家介紹如何使用TensorFlow Mobile 將Pytorch 和Keras 模型部署到移動設備上。使用TensorFlow Mobile 將模型部署到安卓設備上包括三個步驟：
1 將訓練好的模型轉換成TensorFlow 格式；
2 向安卓應用添加TensorFlow Mobile 依賴項；
3 編寫相關的Java 代碼，在你的應用中使用TensorFlow 模型執(zhí)行推斷。
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工商網監(jiān)
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