3. 안드로이드 앱에 Tensorflow Lite 추가하기

이전 강좌에서 만들었던 Tensorflow Lite 모델을 준비하거나 다운로드해주세요.

 

안드로이드 샘플 앱 다운로드

 

이 코드랩에서 사용될 안드로이드 샘플 앱을 다운로드해주세요. 

 

https://github.com/tensorflow/examples/archive/master.zip

 

압축 파일은 이 코드랩과 연관되지 않는 다른 Tensorflow 샘플이 들어있습니다.

이 파일은 lite/codelabs/digit_classifier 위치에 저장되어 있습니다.

 

저희는 캔버스와 그 캔버스에 그릴 수 있는 기본적인 템플랫을 구현해놨습니다.

그 소스코드는 lite/codelabs/digit_classifier/android/start 에 위치해 있습니다.

 

뒤에 따르는 과정을 시행하다 보면, 캔버스에 그려진 그림을 어떤 숫자인지 인식하는 Tensorflow Lite 모델을 사용하는 코드를 작성하게 될 것입니다.

 

만약 제작 중 어떻게 하는지 모르겠다면, 완성된 앱인 lite/codelabs/digit_classifier/android/finish 를 열어

직접 확인해 보세요.

 

앱을 안드로이드 스튜디오로 불러오기

 

1. 안드로이드 스튜디오를 여세요.

2. Import Project 를 클릭하세요.

3. 압축파일 내부의 lite/codelabs/digit_classifier/android/start 를 선택하세요.

4. 불러오는 과정이 완료될 때 까지 기다리세요.

 

assets 폴더에 Tensorflow Lite 모델을 추가하기

 

lite/codelabs/digit_classifier/android/start/app/src/main/assets/ 에 이전 과정에서 학습시킨 Tensorflow Lite 모델 mnist.tflite 파일을 복사하세요.

 

build.gradle 갱신하기

 

app 폴더 내의 build.gradle 파일을 열고 다음과 같은 코드를 찾으세요.

dependencies {
	...
}

Tensorflow Lite 모델을 방금 위의 코드에 입력하세요.

dependencies {
	...
   	implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.0.0'
    ...
}

그리고 다음과 같은 코드를 찾으세요.

android {
	...
}

앱 바이너리를 만들 때 Tensorflow Lite 모델을 압축하지 않도록 다음과 같은 코드를 추가하세요.

android {
	aaptOptions {
    	noCompress "tflite"
    }
}

Sync Now 버튼을 클릭해 적용시키세요.

 

본 강의는 구글의 Codelab 강의 중 "Build a handwritten digit classifier app with Tensorflow Lite" 강의를 

번역할 것이며, 제가 직접 번역하였기에 오역과 의역이 있음을 알립니다.