[发明专利]一种将TensorFlow模型部署到移动端运行的方法、移动端及介质在审
| 申请号： | 201910102513.6 | 申请日： | 2019-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN109933339A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 曾志先;肖龙源;李稀敏;蔡振华;刘晓葳;谭玉坤 | 申请（专利权）人： | 厦门快商通信息咨询有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/61 | 分类号： | G06F8/61 |
| 代理公司： | 厦门仕诚联合知识产权代理事务所(普通合伙) 35227 | 代理人： | 乐珠秀 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种将TensorFlow模型部署到移动端运行的方法、移动端及介质，所述方法包括：获取TensorFlow源码，安装Bazel软件包；通过Bazel生成Android调用TensorFlow模型需要的jar包和so文件；训练生成的TensorFlow模型放入当前TensorFlow移动端运行环境代码中；引入jar包和so文件的代码，定义TensorFlow模型中的变量，以及初始化TensorFlow的接口；移动端实时获取用户数据，通过用户数据对TensorFlow模型进行训练；将训练后TensorFlow模型直接在移动端应用。采用本发明应用于移动端，将更准确，更有针对性，应用成果，更新快，节约用户的网络资源，增加用户数据的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 移动端 用户数据 软件包 实时获取 网络资源 应用成果 运行环境 初始化 放入 源码 调用 应用 部署 节约 引入 更新 | ||
【主权项】：
1.一种将TensorFlow模型部署到移动端运行的方法，其特征在于，所述方法，包括：步骤一，搭建Tensorflow移动端运行环境：获取TensorFlow源码，安装Bazel软件包；步骤二，通过Bazel生成Android调用TensorFlow模型需要的jar包和so文件；步骤三，训练生成的TensorFlow模型放入当前TensorFlow移动端运行环境代码中；步骤四，引入jar包和so文件的代码：在需要调用TensorFlow模型的java文件中导入jar包，并在TensorFlow模型的java文件定义导入so文件；步骤五，定义TensorFlow模型中的变量，以及初始化TensorFlow的接口；步骤六，移动端实时获取用户数据，并调用训练TensorFlow模型代码，通过用户数据对TensorFlow模型进行训练；步骤七、将训练后TensorFlow模型在移动端环境中运行。
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