Google Play 服務 C API 中的 LiteRT (Beta 版)

Google Play 服務執行階段中的 LiteRT 能讓您 機器學習 (ML) 模型，不必靜態連結 LiteRT 程式庫 本指南將說明 Google 適用的 C API Play 服務。

在 Google Play 服務 C API 中使用 LiteRT 之前，請確認 已安裝 CMake 建構工具。

更新建構設定

在應用程式專案程式碼中加入下列依附元件，即可存取 Google Play Services API for LiteRT：

implementation "com.google.android.gms:play-services-tflite-java:16.2.0-beta02"

接著，請啟用 Prefab 功能即可藉由更新 Android 區塊，從 CMake 指令碼存取 C API 即可：

buildFeatures {
  prefab = true
}

最後，您需要新增已匯入的套件 tensorflowlite_jni_gms_client 將其視為 CMake 指令碼中的依附元件：

find_package(tensorflowlite_jni_gms_client REQUIRED CONFIG)

target_link_libraries(tflite-jni # your JNI lib target
        tensorflowlite_jni_gms_client::tensorflowlite_jni_gms_client
        android # other deps for your target
        log)

# Also add -DTFLITE_IN_GMSCORE -DTFLITE_WITH_STABLE_ABI
# to the C/C++ compiler flags.

add_compile_definitions(TFLITE_IN_GMSCORE)
add_compile_definitions(TFLITE_WITH_STABLE_ABI)

初始化 LiteRT 執行階段

呼叫 LiteRT Native API 之前，您必須先初始化 Java/Kotlin 程式碼中的 TfLiteNative 執行階段。

Task tfLiteInitializeTask = TfLiteNative.initialize(context);
      

val tfLiteInitializeTask: Task = TfLiteNative.initialize(context)
        

使用 Google Play 服務 Task API，TfLiteNative.initialize 以非同步方式將 Google Play 服務的 TFLite 執行階段載入 在應用程式的執行階段程序中使用 addOnSuccessListener() 可確保 有 TfLite.initialize() 項工作在執行要存取的程式碼前已完成 LiteRT API。順利完成工作後，您便可叫用 所有可用的 TFLite Native API

原生程式碼導入

如要透過原生程式碼在 Google Play 服務中使用 LiteRT，您可以這麼做 下列其中一項：

• 宣告新的 JNI 函式，以便從 Java 程式碼呼叫原生函式
• 從現有的原生 C 程式碼呼叫 LiteRT Native API。

JNI 函式：

您可以宣告新的 JNI 函式來宣告 LiteRT 執行階段 原生程式碼可存取的 Java/Kotlin 中，如下所示：

package com.google.samples.gms.tflite.c;

public class TfLiteJni {
  static {
    System.loadLibrary("tflite-jni");
  }
  public TfLiteJni() { /**/ };
  public native void loadModel(AssetManager assetManager, String assetName);
  public native float[] runInference(float[] input);
}
      

package com.google.samples.gms.tflite.c

class TfLiteJni() {
  companion object {
    init {
      System.loadLibrary("tflite-jni")
    }
  }
  external fun loadModel(assetManager: AssetManager, assetName: String)
  external fun runInference(input: FloatArray): FloatArray
}
        

與下列 loadModel 和 runInference 原生函式相符：

#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif

void Java_com_google_samples_gms_tflite_c_loadModel(
  JNIEnv *env, jobject tflite_jni, jobject asset_manager, jstring asset_name){
  //...
}

jfloatArray Java_com_google_samples_gms_tflite_c_TfLiteJni_runInference(
  JNIEnv* env, jobject tfliteJni, jfloatArray input) {
  //...
}

#ifdef __cplusplus
}  // extern "C".
#endif

接著，您可以透過 Java/Kotlin 程式碼呼叫 C 函式：

tfLiteHandleTask.onSuccessTask(unused -> {
    TfLiteJni jni = new TfLiteJni();
    jni.loadModel(getAssets(), "add.bin");
    //...
});
    

tfLiteHandleTask.onSuccessTask {
    val jni = TfLiteJni()
    jni.loadModel(assets, "add.bin")
    // ...
}
      

C 程式碼中的 LiteRT

加入適當的 API 標頭檔案，將 TfLite 納入 Google Play Services API：

#include "tensorflow/lite/c/c_api.h"

接著，您就可以使用一般 LiteRT C API：

auto model = TfLiteModelCreate(model_asset, model_asset_length);
// ...
auto options = TfLiteInterpreterOptionsCreate();
// ...
auto interpreter = TfLiteInterpreterCreate(model, options);

搭配 Google Play 服務原生 API 標頭的 LiteRT 提供了 和平常一樣 LiteRT C API，但不 包括已淘汰或實驗功能的功能現在函式和類型 可用的標頭為 c_api.h、c_api_types.h 和 common.h。請 請注意，系統不支援 c_api_experimental.h 標頭中的函式。

如要搭配 Google Play 服務使用 LiteRT 專用函式，請按照以下步驟操作： 包括 tflite.h。