Tensorflow android系統：線性迴歸

我已經完成了使用tensorflow培訓jupyter筆記本的簡單線性迴歸模型，我能夠保存和恢復已保存的變量，像這樣：Tensorflow android系統：線性迴歸

現在的我m試圖在Android應用程序上使用模型。

繼教程here，我能去的地方我導入tensorflow庫，像這樣的階段：

現在我在這裏，我想給模型中的一個點輸入數據並獲得輸出值（參見下面的應用程序流程）但是，他們在應用程序中使用.pb文件（不知道這是什麼）。在4個文件：

，我從我的儲蓄模型得到的，我沒有留下我瞠目結舌一個.pb文件。

應用程序的功能：使用用戶的高度輸入值，通過預先訓練的張量流模型預測SoC。由此，線性迴歸方程用於：Y =蠟質+ B

ý - 的SoC

W - 重量

X - 高度

b - 偏壓

所有變量都是浮點值。

Android應用程序流程：

用戶在文本框中輸入高度值，並按下「預測」按鈕。
應用程序使用保存模型的權重，偏差&高度值來預測SoC。
應用程序在textview中顯示預測的SoC。

所以我的問題是：我該如何導入和使用我的模型中採用了android 2.3.1工作室Android應用程序？

這裏是我的ipynb和csv數據files。

來源

2017-07-04 Tix

的信息有關凍結模型來創建一個PB圖是在你的問題鏈接...在它說明該指南的第一部分教程到底如何將圖形和檢查點凍結成模型。 – JCooke

我可能誤解了這個問題，但是：

鑑於該模型是預先訓練，重量和偏見都不會改變，你可以簡單地使用在Jupyter筆記本計算出的W和B值和以簡單的表達式對它們進行硬編碼

<soc> = -56.0719*<height> + 98.3029

無需爲此導入張量流模型。

UPDATE 爲了確保問題得到解答，在* .pb文件來自凍結的檢查點文件與圖表 - 指的是第二碼面板在如何做到這一點的鏈接教程。

在什麼凍結條款是指here

來源

2017-07-04 09:21:34 pypypy

這是回答問題的答案之一，但不是！我經常想知道爲什麼這麼多人試圖在他們的應用程序中進行簡單的線性迴歸，因爲它只是一個解決方程！ – JCooke

感謝您的回覆，但我的項目是學校模塊的一部分，我必須學習如何將數據和輸入數據導入到android上的tensorflow模型中，因爲未來的項目需要這些知識。 – Tix

pypypy已經爲你更新了他們的答案。你的問題的答案始終在教程中！也許你沒有讀過它的所有內容？如果您沒有閱讀https://omid.al/posts/2017-02-20-Tutorial-Build-Your-First-Tensorflow-Android-App.html，那麼您發佈的另一個教程也可能會鏈接爲你的學校項目做好閱讀。祝你好運。 – JCooke

Tensorflow android系統：線性迴歸

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