在 Flutter 中使用自定义机器学习模型

Question

目标 - 我正在 Flutter 中开发一个电影推荐移动应用程序，它会询问用户最喜欢的电影，然后会使用机器学习模型推荐一堆其他类似的电影。

问题 - Flutter 应用程序已经准备好，推荐电影的模型也准备好了，但这里唯一的问题是模型的部署，即我应该如何将我的模型与我的 Flutter 应用程序一起使用。

我的解决方案 - 我想出了两种方法-

正在工作的那个 -

创建和托管 Web API 服务（例如使用烧瓶）并从我的 Flutter 应用程序调用 API 服务以获取结果。

不工作的那个 -

但另一方面，如果我使用 Firebase Ml Kit，则几乎没有预定义的即用型模型，也有一个选项可以上传您自己的自定义模型，但我找不到任何关于如何使用我自己的模型的信息材料带有颤振的自定义模型。我提到的示例和视频使用的是自定义模型，但用于图像处理和文本识别等。如果有人能对如何使用你自己的模型与颤振有所了解，这将是一个很大的帮助。

例如，如果我想将以下模型与颤振一起使用，那将是什么过程..

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1,input_shape =[1])])
model.compile(optimizer='sgd',
          loss='mean_squared_error',
          metrics=['accuracy'])
xs = np.array([-1.0,0.0,1.0,2.0,3.0,4.0])
ys = np.array([-3.0,-1.0,0.0,3.0,5.0,7.0])
model.fit(xs,ys,epochs=500)
print(model.predict([10.0]))
keras_file = "test.tf"
keras.models.save_model(model,keras_file)

Answer 1

您可以使用firebase_ml_custom 插件来管理模型的托管并将其下载到用户的设备。