将Keras模型转为TensorFlow Lite在Kivy安卓应用运行遇错求助

我尝试将Keras模型转换为TensorFlow Lite格式，在Kivy开发的安卓应用中使用，但应用启动时出现加载错误。

模型代码 #

model_v3 = tf.keras.applications.MobileNet(
  weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)
  )

for layer in model_v3.layers[:]:
    layer.trainable = True

model = tf.keras.Sequential()

for layer in model_v3.layers:
  model.add(layer)

model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
model.add(layers.Dropout(0.3))
model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(8, activation='softmax'))
model.summary()

TFLite转换代码 #

model.save('model.keras')
model = keras.models.load_model('/content/model.keras')

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

with open('mobilenet_224.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

应用启动错误日志 #

11-12 10:12:50.932 6678 10552 I python : File "jnius/jnius_export_class.pxi", line 269, in jnius.jnius.JavaClass.init
11-12 10:12:50.933 6678 10552 I python : File "jnius/jnius_export_class.pxi", line 383, in jnius.jnius.JavaClass.call_constructor
11-12 10:12:50.933 6678 10552 I python : File "jnius/jnius_utils.pxi", line 79, in jnius.jnius.check_exception
11-12 10:12:50.934 6678 10552 I python : jnius.jnius.JavaException: JVM exception occurred: Contents of /mobilenet_224.tflite does not encode a valid TensorFlow Lite
model: Could not open '/mobilenet_224.tflite'.
11-12 10:12:50.934 6678 10552 I python : The model allocation is null/empty java.lang.IllegalArgumentException
11-12 10:12:50.934 6678 10552 I python : Python for android ended.

环境配置 #

• 参考第三方Kivy应用的模型加载逻辑实现
• buildozer.spec依赖配置：

  android.gradle_dependencies = org.tensorflow:tensorflow-lite:+,org.tensorflow:tensorflow-lite-support:+,org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:+
  

解决方案及原因分析 #

核心原因 #

错误提示Could not open '/mobilenet_224.tflite'，说明安卓应用无法找到指定路径的模型文件，主要有两个触发点：

1. 模型文件未被正确打包进APK安装包
2. 加载模型时使用了安卓系统无法直接访问的绝对路径

修复步骤 #

1. 确保模型被正确打包
   在buildozer.spec中添加模型文件到资源打包配置项，示例：

   android.add_assets = mobilenet_224.tflite
   

   注意将tflite文件放在项目根目录，若模型在子目录中，需填写相对路径（如assets/models/mobilenet_224.tflite）。

2. 使用安卓兼容的路径加载模型
   安卓设备的assets目录文件无法通过绝对路径直接读取，需通过AssetManager读取文件内容后加载，示例代码：

   from kivy.utils import platform
   import os
   import tensorflow as tf
   
   def load_tflite_model():
       if platform == 'android':
           from android import mActivity
           asset_manager = mActivity.getAssets()
           # 读取模型二进制内容
           with asset_manager.open('mobilenet_224.tflite', 'rb') as f:
               model_content = f.read()
           interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=model_content)
       else:
           # 桌面环境使用本地路径加载
           model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'mobilenet_224.tflite')
           interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=model_path)
       interpreter.allocate_tensors()
       return interpreter
   

3. 验证模型文件有效性
   在本地环境测试模型是否可正常加载，排除转换过程中的问题：

   import tensorflow as tf
   interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='mobilenet_224.tflite')
   interpreter.allocate_tensors()
   print("模型加载成功")
   

4. 固定TFLite依赖版本
   避免使用+自动匹配版本导致的兼容性问题，建议指定具体版本：

   android.gradle_dependencies = org.tensorflow:tensorflow-lite:2.15.0,org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.4.4,org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.15.0
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vishak Raj