让 Tensorflow 库 + 预训练的 MobileNet 尽可能小，让 APK 更小

Question

要求

我正在开发一款具有标签功能的照片管理 Android 应用，它必须识别日常物体/建筑物/动物/植物。当我拍摄显示自行车、房屋和山峰的照片时，我的应用会将照片添加到这些类别中的每一个。

Tensorflow + 预训练的 MobileNet v2 完全符合要求，我的 build.gradle 中有这种依赖关系：

implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:1.2.0'

问题

问题：它使 APK 增长了十倍，达到 32 MB，这对于我的目标受众（移动数据计划缓慢/昂贵且没有 WiFi/LAN/宽带的人）来说是无法接受的。

问题：我可以使用哪些技巧来使 Tensorflow + 预训练的 MobileNet v2 更小？

特别是，如何从 Tensorflow 中去除标注时不使用的类？不会在 Android 上进行任何培训，因此例如，我不需要所有培训课程。如果需要，我可以重新编译，但也欢迎任何其他方法。

Answer 1

您可以采取一些措施来减小模式大小，

1. 使用 alpha 0.25 的 Mobilenet 将模型大小减少约 4 倍 更小
2. 尝试转换为 .tflite
3. 量化您的 .tflite 模型也会缩小 4 倍

您可以阅读很多here，我假设您的模型在转换后将是 4MB。