Цель - Я работаю над мобильным приложением с рекомендациями mov ie во Flutter, которое будет запрашивать любимый mov пользователя ie, а затем будет рекомендовать кучу других похожих фильмов с использованием модели машинного обучения .
Проблема - Приложение Flutter готово, модель для рекомендуемых фильмов также готова, но единственная проблема здесь - это развертывание модели, т.е. как я должен использовать свою модель с мое приложение Flutter.
Мое решение - Я выяснил два метода -
Тот, который работает -
Либо создание и размещение службы веб-API (скажем, с использованием flask), либо вызов службы API из моего приложения Flutter для получения результата.
Тот, который не работает -
Но с другой стороны, если я использую Firebase Ml Kit, есть несколько предопределенных готовых к использованию моделей, также есть один вариант для загрузки вашей собственной пользовательской модели, но Я Не удалось найти никаких информативных материалов о том, как использовать мою собственную модель с флаттером. В примерах и видеороликах, которые я упомянул, использовались специальные модели, но для обработки изображений и распознавания текста и т. Д. c. Будет большим подспорьем, если кто-нибудь сможет пролить свет на то, как использовать вашу собственную модель с флаттером.
Например, если я хочу использовать приведенную ниже модель с флаттером, какова будет процедура для что ..
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1,input_shape =[1])])
model.compile(optimizer='sgd',
loss='mean_squared_error',
metrics=['accuracy'])
xs = np.array([-1.0,0.0,1.0,2.0,3.0,4.0])
ys = np.array([-3.0,-1.0,0.0,3.0,5.0,7.0])
model.fit(xs,ys,epochs=500)
print(model.predict([10.0]))
keras_file = "test.tf"
keras.models.save_model(model,keras_file)