使用谷歌云ml与Android应用程序

我正在研究谷歌云上的这个例子ml：link。我想知道如何将我的Android应用程序连接到此，以便我可以发送数据值，并在通过Tensorflow处理后将预测返回给我的应用程序。使用谷歌云ml与Android应用程序

我想它必须是某种API连接，可以让我们做到这一点，但我找不到任何文档或例子。

请帮忙!!

2016-11-26 Flame of udun

你是对的，上传的模型然后作为一个API提供给你，你可以做出正常的http POST请求并获得预测。这是他们的structure.

也许读了一点关于batch and online predictions之间的区别。看起来你在寻找在线预测 - 所以一定要为这些人提出请求，而不是提交工作。

要在应用程序中使用此内容，您还需要进行身份验证。做所有最简单的方法是寻找的Cloud ML Java client library.

成功实现在Android应用云ML预测的步骤的文档可能包括：
- 部署训练的模型，以云ML（我假设你有这个）
- 在Google Cloud项目中创建一个服务帐户，为其提供相应的Cloud ML权限并下载其密钥
- 在应用程序启动时从应用程序内使用此密钥获取证书（遵循API客户端文档）
- 在线预测请求

我还没有看到任何超级简单的例子就可以做到这一点，但目前尚未结束，但他们肯定会在某些时候出现。现在你最好的选择可能是通过文档。

来源

2016-11-28 14:23:15

请您详细说明部署到云ml以及？ –

刚刚尝试下面的官方指南 - [设置环境（https://cloud.google.com/ml/docs/how-tos/getting-set-up）为[准备模型（https：//开头cloud.google.com/ml/docs/how-tos/preparing-models），最后[部署它（https://cloud.google.com/ml/docs/how-tos/deploying-models） –

难道我们需要预处理的数据和培训对谷歌的云模型，也可以我们只是上传了当地培训模式，以云计算和准备后，他们使用他们？ –

实训利用谷歌的云计算模型进行比较，以一台笔记本电脑（CPU）的模型训练得更快，从而节省大量的时间。但你应该能够训练模型上传到云端，并通过利用它从Android应用程序调用它。

来源

2017-03-28 16:32:34 user3357570

使用谷歌云ml与Android应用程序

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