TensorFlow lite keras api训练手写数字识别集Mnist，生成tflite模型文件并在Android上使用示例

源码:https://github.com/lany192/tensorflow-lite-keras-mnist-android

TensorFlow Lite Keras训练Mnist示例

TensorFlow Keras训练手写数字识别集Mnist，生成tflite模型文件并在Android上使用示例

训练代码

import tensorflow as tf

print('当前tensortflow版本:{0}'.format(tf.__version__))
print('当前keras版本:{0}'.format(tf.keras.__version__))
mnist = tf.keras.datasets.mnist  # mnist 是 28x28 的手写数字图片和对应标签的数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()  # 分割数据集

x_train = tf.keras.utils.normalize(x_train, axis=1)  # 把数据值缩放到 0 到 1
x_test = tf.keras.utils.normalize(x_test, axis=1)

model = tf.keras.models.Sequential()  # 基础的前馈神经网络模型
model.add(tf.keras.layers.Flatten(
    input_shape=(28, 28)))  # 把图片展平，这里指定了input_shape 参数，否则模型无法通过 model.save() 保存
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu))  # 简单的全连接图层,，128 个单元，激活函数为 relu
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax))  # 输出层 ，10 个单元， 使用 Softmax 获得概率分布

model.compile(optimizer='adam',  # 默认的较好的优化器
              loss='sparse_categorical_crossentropy',  # 评估“错误”的损失函数，模型应该尽量降低损失
              metrics=['accuracy'])  # 评价指标

model.fit(x_train, y_train, epochs=3)  # 训练模型

val_loss, val_acc = model.evaluate(x_test, y_test)  # 评估模型对样本数据的输出结果
print('模型的损失值:', val_loss)
print('模型的准确度:', val_acc)

# 保存成HDF5模型
keras_file = "keras_mnist_model.h5"
tf.keras.models.save_model(model, keras_file)

# 转成tflite模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(keras_file)
tflite_model = converter.convert()
open("keras_mnist_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

模型的训练

运行python文件夹下的keras_mnist_tflite.py，生成H5模型文件，然后将h5模型转化成tflite模型，得到keras_mnist_model.tflite

使用模型

将训练生成的模型文件keras_mnist_model.tflite拷贝到assets文件夹，供android读取