4.4

安卓中的机器学习模型集成
将机器学习模型集成到安卓应用中，能赋予应用智能处理能力。以 TensorFlow Lite 为例，介绍集成步骤。​

1. 准备模型​
   从 TensorFlow 官方获取预训练模型，或训练自己的模型并转换为 .tflite 格式。​
2. 添加依赖​
   在 build.gradle 中添加 TensorFlow Lite 依赖：​
   ​
   dependencies {​
   implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.10.0'​
   }​
   ​
3. 模型推理代码​
   假设我们集成图像分类模型，实现推理逻辑：​
   ​
   import org.tensorflow.lite.Interpreter;​
   import java.io.FileInputStream;​
   import java.io.IOException;​
   import java.nio.MappedByteBuffer;​
   import java.nio.channels.FileChannel;​
   public class ImageClassifier {​
   private Interpreter interpreter;​
   public ImageClassifier(Context context) throws IOException {​
   MappedByteBuffer modelBuffer = loadModelFile(context);​
   interpreter = new Interpreter(modelBuffer);​
   }​
   private MappedByteBuffer loadModelFile(Context context) throws IOException {​
   AssetFileDescriptor fileDescriptor = context.getAssets().openFd("model.tflite");​
   FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());​
   FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();​
   long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();​
   long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();​
   return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);​
   }​
   public float[] classifyImage(Bitmap bitmap) {​
   // 预处理Bitmap​
   float[][] inputArray = preprocessBitmap(bitmap);​
   float[][] outputArray = new float[1][numClasses];​
   interpreter.run(inputArray, outputArray);​
   return outputArray[0];​
   }​
   }​
   ​
   通过以上步骤，可在安卓应用中实现简单的机器学习模型推理功能。