Если вы можете позволить себе использовать Tensorflow-Lite, вы можете использовать его непосредственно в Tizen-latest. Вскоре в Tizen 5.5 M2 появятся API-интерфейсы машинного обучения, которые позволят разработчикам приложений напрямую подключать модели .tflite, а также собственные модели (в виде файлов .so или функций), не беспокоясь об импорте внешних библиотек.
В любом случае, если вы хотите сделать это прямо сейчас, используйте Tizen-latest (Tizen: унифицированный проект в build.tizen.org), используйте пакет tenorflow-lite-dev.rpm напрямую или используйте пакет nnstreamer-capi, который дает вам несколько простых в использовании интерфейсов. Обратите внимание, что nnstreamer (https://github.com/nnsuite/nnstreamer) станет основным механизмом Tizen-Machine-Learning (бэкэнд его наборов API машинного обучения). Хотя nnstreamer совместим с Tensorflow (не-lite), Caffe2, PyTorch, ROS и т. Д., Они по умолчанию не включены в Tizen.