带有 Tensorflow Lite 的 Kotlin 多平台
Kotlin Multiplateform with TensorflowLite
有没有办法在共享逻辑中使用Kotlin Multiplateform和tensor flow lite模型开发项目。目标是使用具有相同 kotlin 代码的相同张量流模型从中检索数据，同时使用 android 和 iOS。 UI 需要与特定于平台的代码分开开发。
我已经探索了许多 kotlin MPP 项目，它们具有 kotlin 的共享逻辑，可用于 android 和 iOS，但我对 tenserflow lite 模型有疑问。它会在 kotlin 的共享逻辑中正常工作并向 android 和 iOS 提供相同的数据吗？
iOS 和 Android 都有使用 TensorFlow 的库，但这些库是不同的库，它们是为每个平台独立编写的（不像 TensorFlow C API 可以 built 对于 Android 和 iOS）。所以你将无法在普通的 kotlin 代码中使用官方支持的 TensorFlow API。
幸运的是，您可以通过引入通用 interface TensorFlowNativeApi 将通用逻辑与依赖于平台的 TensorFlow API 调用分开。只需将一些必要的 TensorFlow API 方法添加到此接口中并在公共代码中调用它们即可。然后在每个平台的应用程序中创建一个实现此接口的 class（针对特定平台使用 TensorFlow 库）并将此实现传递给使用 TensorFlow 的通用代码。
同样值得注意的是，相同的 TensorFlow Lite 模型可以在两个平台上使用，只是必须使用 converter.
从 TensorFlow 模型转换而来
有没有办法在共享逻辑中使用Kotlin Multiplateform和tensor flow lite模型开发项目。目标是使用具有相同 kotlin 代码的相同张量流模型从中检索数据，同时使用 android 和 iOS。 UI 需要与特定于平台的代码分开开发。
我已经探索了许多 kotlin MPP 项目，它们具有 kotlin 的共享逻辑，可用于 android 和 iOS，但我对 tenserflow lite 模型有疑问。它会在 kotlin 的共享逻辑中正常工作并向 android 和 iOS 提供相同的数据吗？
iOS 和 Android 都有使用 TensorFlow 的库，但这些库是不同的库，它们是为每个平台独立编写的（不像 TensorFlow C API 可以 built 对于 Android 和 iOS）。所以你将无法在普通的 kotlin 代码中使用官方支持的 TensorFlow API。
幸运的是，您可以通过引入通用 interface TensorFlowNativeApi 将通用逻辑与依赖于平台的 TensorFlow API 调用分开。只需将一些必要的 TensorFlow API 方法添加到此接口中并在公共代码中调用它们即可。然后在每个平台的应用程序中创建一个实现此接口的 class（针对特定平台使用 TensorFlow 库）并将此实现传递给使用 TensorFlow 的通用代码。
同样值得注意的是，相同的 TensorFlow Lite 模型可以在两个平台上使用，只是必须使用 converter.
从 TensorFlow 模型转换而来