Блог

Я пытаюсь разработать мобильное приложение, которое должно иметь возможность загружать модель tensorflow js, а затем предоставлять прогнозы конечному пользователю. Все работает по назначению, когда необходимые файлы для работы модели (model.json, weights.bin) объединяются в приложение в качестве ресурсов, код, который я использую для загрузки таких файлов, выглядит следующим образом:

 import { fetch, bundleResourceIO } from "@tensorflow/tfjs-react-native";
import * as tf from "@tensorflow/tfjs";
modelWeights = require("./assets/explain_model/weights.bin");
modelFile = require("./assets/explain_model/model.json");
    model = await tf.loadGraphModel(
      bundleResourceIO(modelFile, modelWeights)
    )
    console.log('model loaded...')
 

Позже я намерен сохранить оба файла извне, а затем загрузить их, т.е. Оба файла weights.bin и model.json загружаются на веб-сервер, а затем загружаются в приложение с помощью библиотеки извлечения больших двоичных объектов react-native при запуске приложения. Оба файла сохраняются в пути DocumentDir, например /data/user/0/com.tensorflowexample/files/explain-weights.bin

Итак, я хотел бы загрузить модель из локального хранилища, я увидел, что bundleResourceIO работает только для ресурсов, которые объединяются при компиляции приложения, а в tensorflow js react native также есть альтернатива использованию asyncStorageIO.

Возможно ли загрузить модель из локального хранилища, не заходя в AsyncStorage?, если нет, как я могу использовать AsyncStorage для копирования обоих файлов weights.bin и model.json из локального хранилища в AsyncStorage, чтобы использовать asyncStorageIO

Большое вам спасибо!