Implementación de TensorFlow Lite en Flutter paso a paso

Para utilizar TensorFlow Lite en tu proyecto Flutter, primero es fundamental descargar tanto el modelo como las etiquetas que lo acompañan. Estos archivos serán almacenados de manera organizada dentro del proyecto para asegurar su accesibilidad.

¿Cómo descargar y ordenar los archivos del modelo?

La descarga del modelo y etiquetas es sencilla:

• Ingresa al link proporcionado en recursos.
• Descarga el archivo correspondiente al modelo.
• Descarga también el archivo de labels.

Posteriormente, estructura tu proyecto:

1. Crea una carpeta llamada Assets dentro de tu proyecto.
2. Dentro de Assets, genera otra sub-carpeta denominada Models.
3. Copia aquí ambos archivos descargados (modelo y labels).

¿Qué configuración requiere el archivo YAML del proyecto Flutter?

Para asegurar que Flutter reconozca estos recursos:

• Abre el archivo pubspec.yaml.
• Localiza y habilita la sección Assets eliminando comentarios.
• Especifica la ruta exacta hacia los archivos colocados en el paso anterior:

assets:
  - Assets/Models/nombre_del_modelo
  - Assets/Models/nombre_del_archivo_labels

Luego ejecuta desde tu terminal:

flutter pub get

Esta acción permite sincronizar el proyecto asegurando que los archivos sean reconocidos.

¿Cuál es el proceso para implementar TensorFlow Lite en tu aplicación?

La implementación efectiva implica crear un servicio especial:

• Crea una nueva clase, por ejemplo, TensorFlowService, dentro de un archivo llamado service.dart.
• Asegúrate de importar adecuadamente la librería de TensorFlow Lite:

import 'package:tflite/tflite.dart';

• Inicializa un intérprete, que es esencial para interactuar con el modelo.

Define una función para cargar tu modelo:

Future<void> loadModel() async {
  try {
    await interpreter.loadModelFromAsset('Assets/Models/tu_modelo.tflite');
    print('Modelo cargado');
    // Obtiene entradas y salidas para el modelo
  } catch (error) {
    print(error);
  }
}

¿Cómo ejecutas y validas el modelo con datos de prueba?

Para ejecutar el modelo con datos específicos, crea una función:

Future<List<double>> runModel(List data) async {
  if(interpreter == null){
     // Intérprete no cargado
     return [];
  }
  try {
    var output = List.filled(1 * 1001, 0).reshape([1, 1001]);
    interpreter.run(data, output);
    return output[0];
  } catch (error) {
    print('Error al ejecutar el modelo: $error');
    return [];
  }
}

Esta función demuestra el proceso de validación y ejecución básica del modelo, preparando la estructura adecuada para darle entrada al modelo y obtener resultados interpretables. Próximamente, podrás integrar imágenes reales al flujo de validación y ejecución.