Flutter深度学习客户端插件deept_client的使用

Flutter 深度学习客户端插件 deept_client 的使用

如果你正在寻找一个完整的深度翻译客户端，请参考 deept_client_dio。

深度翻译 API 接口用于 Dart

Pub Version

这是一个定义与 Deep Translator API 交互的签名（接口）的库。它还定义了所有必需的数据模型。该库完全用 Dart 编写，并使用代码生成。

你很可能不会搜索到这个库，这是为了从 API 接口中移除 HTTP 库依赖，它充当了一个“平台接口”包。

注意：这是一个非官方项目，由志愿者维护。

安装

在 pubspec.yaml 文件中添加以下依赖：

dependencies:
  deept_client: ^<latest-version>

导入：

import 'package:deept_client/deept_client.dart';

自定义客户端

你可以创建一个自定义的客户端类来实现 DeepTranslatorClient 抽象类的方法：

class MyCustomDeepTranslatorClient extends DeepTranslatorClient {
  [@override](/user/override)
  Future<void> close({bool force = false}) async {
    print('因为无法下载 RAM。');
  }

  [@override](/user/override)
  MyCustomGoogleService get google => MyCustomGoogleService();
}

DeepTranslatorClient 是一个抽象类，定义了所有方法的签名，因此你可以扩展或实现它。

现在你可以自己实现这些方法，并重用数据模型。这也可以用来模拟 DeepTranslatorClient 类。

贡献

除了代码生成之外，不允许在这个包中使用其他依赖项。只允许更改、添加或删除与 Deep Translator API 相对应的签名。如果你想要实现某些功能，请创建一个新的依赖于这个包的包。我们还提供了一个使用 Dio 作为 HTTP 客户端实现此接口的包。

代码生成

该包使用代码生成来处理数据模型：

# 获取依赖项。
dart pub get

# 生成代码，如果不想监视文件变化，请将 'watch' 替换为 'build'。
dart run build_runner watch --delete-conflicting-outputs

完成以上步骤后，添加任何模型或签名并发送 PR。

示例代码

下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用 deept_client 创建一个自定义的客户端。

import 'dart:io';

import 'package:deept_client/deept_client.dart';

// 自定义的 Google 服务实现
class MyCustomGoogleService implements GoogleService {
  [@override](/user/override)
  void noSuchMethod(Invocation invocation) => super.noSuchMethod(invocation);
}

// 自定义的深度翻译客户端实现
class MyCustomDeepTranslatorClient extends DeepTranslatorClient {
  [@override](/user/override)
  MyCustomGoogleService get google => MyCustomGoogleService();

  [@override](/user/override)
  Future<void> close({bool force = false}) async {
    stdout.write('因为无法下载 RAM。');
  }
}

void main() {
  _tryRunAndThrowGhostImplementation();
}

Future<void> _tryRunAndThrowGhostImplementation() async {
  final MyCustomDeepTranslatorClient customClient = MyCustomDeepTranslatorClient();
  await customClient.google.translate('Hi!', target: 'pt');
}

更多关于Flutter深度学习客户端插件deept_client的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

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更多关于Flutter深度学习客户端插件deept_client的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


在Flutter中使用深度学习客户端插件deept_client可以帮助你在移动应用中集成深度学习模型，进行推理或训练。以下是一个基本的指南，帮助你了解如何使用deept_client插件。

1. 添加依赖

首先，你需要在pubspec.yaml文件中添加deept_client插件的依赖。

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  deept_client: ^1.0.0  # 请使用最新版本

然后运行flutter pub get来获取依赖。

2. 初始化插件

在你的Flutter应用中，首先需要初始化deept_client插件。

import 'package:deept_client/deept_client.dart';

void main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
  await DeepTClient.initialize();
  runApp(MyApp());
}

3. 加载模型

你可以使用deept_client加载预训练的深度学习模型。假设你有一个模型文件model.tflite，你可以将其放入assets文件夹中，并在pubspec.yaml中声明。

flutter:
  assets:
    - assets/model.tflite

然后在代码中加载模型：

import 'package:deept_client/deept_client.dart';

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('DeepT Client Example'),
        ),
        body: Center(
          child: FutureBuilder(
            future: DeepTClient.loadModel('assets/model.tflite'),
            builder: (context, snapshot) {
              if (snapshot.connectionState == ConnectionState.done) {
                return Text('Model loaded successfully!');
              } else {
                return CircularProgressIndicator();
              }
            },
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

4. 进行推理

一旦模型加载完成，你可以使用它进行推理。假设你有一个输入张量inputTensor，你可以将其传递给模型并获取输出。

import 'package:deept_client/deept_client.dart';

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('DeepT Client Example'),
        ),
        body: Center(
          child: FutureBuilder(
            future: DeepTClient.loadModel('assets/model.tflite'),
            builder: (context, snapshot) {
              if (snapshot.connectionState == ConnectionState.done) {
                // 假设我们已经准备好了输入张量
                var inputTensor = Float32List.fromList([1.0, 2.0, 3.0]);

                // 进行推理
                var outputTensor = DeepTClient.runInference(inputTensor);

                return Text('Inference result: $outputTensor');
              } else {
                return CircularProgressIndicator();
              }
            },
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

5. 处理输出

runInference方法返回的输出是一个张量，你可以根据你的模型需求对其进行处理。例如，如果模型是一个分类模型，你可能需要找到输出张量中的最大值作为预测类别。

6. 释放资源

当你不再需要使用模型时，记得释放资源以避免内存泄漏。

DeepTClient.dispose();

7. 错误处理

在使用deept_client时，可能会遇到各种错误，例如模型加载失败或推理错误。确保你在代码中正确处理这些异常。

try {
  await DeepTClient.loadModel('assets/model.tflite');
} catch (e) {
  print('Failed to load model: $e');
}
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