Flutter机器学习插件mlp的使用

Flutter机器学习插件mlp的使用

mlp 是一个用于构建和操作多层感知器（MLP）神经网络的Dart包。它提供了定义神经元、层、边以及整个模型的类，使得创建和操纵神经网络变得简单，适用于机器学习任务。

特性

Flutter App Demo
  • 定义具有各种属性（如值、名称和连接）的神经元（Neuron 类）。
  • 创建不同类型的层（输入层、隐藏层、输出层）并管理它们之间的连接（Layer 类）。
  • 使用边（Edge 类）建立神经元之间的连接，并可选择设置权重。
  • 构建和管理整个神经网络模型（Model 类）。

开始使用

要开始使用 mlp 包，请将其添加到您的 pubspec.yaml 文件中：

dependencies:
  mlp: ^1.0.0

然后运行 pub get 来安装该包。

使用示例

以下是一个简单的示例，演示如何使用 mlp 包创建一个神经网络：

void main() async {
  ARFFConverter arffConverter = ARFFConverter();
  ARFF arff = await arffConverter.parseARFFFile(fileName: 'assets/penguins.arff');
  // 或者从csv文件加载：
  // ARFF arff = await arffConverter.parseARFFFile(fileName: 'assets/penguins.csv');
  
  MultilayerPerceptron mlp = MultilayerPerceptron(
    inputLayer: Layer.input(
        neurons: arff.getInputLayerNeurons(className: 'species')),
    outputLayer:
    Layer.output(neurons: arff.getOutputLayerNeurons(className: 'species')),
  );

  var model = await mlp.createModel(ARFFModelCreationParameter(arff: arff, className: 'species'));

  var prediction = mlp.getPrediction(arff: arff, model: model, data: [
    ARFFData(name: 'island', value: 'Biscoe'),
    ARFFData(name: 'flipper_length_mm', value: '209'),
    ARFFData(name: 'bill_length_mm', value: '42.8'),
    ARFFData(name: 'bill_depth_mm', value: '14.2'),
    ARFFData(name: 'sex', value: 'female'),
    ARFFData(name: 'body_mass_g', value: '4700'),
  ]);

  var prediction2 = mlp.getPrediction(arff: arff, model: model, data: [
    ARFFData(name: 'island', value: 'Biscoe'),
    ARFFData(name: 'flipper_length_mm', value: '190'),
    ARFFData(name: 'bill_length_mm', value: '37.8'),
    ARFFData(name: 'bill_depth_mm', value: '20.0'),
    ARFFData(name: 'sex', value: 'male'),
    ARFFData(name: 'body_mass_g', value: '4250'),
  ]);

  print(prediction);
  print(prediction2);
}

完整示例Demo

以下是一个完整的Flutter应用示例，展示了如何加载ARFF文件、配置神经网络并进行预测。

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:mlp/mlp.dart';

void main() {
  runApp(const MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  const MyApp({super.key});

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'MLP Example',
      debugShowCheckedModeBanner: false,
      theme: ThemeData(
        colorScheme: ColorScheme.fromSeed(seedColor: Colors.deepPurple),
        useMaterial3: true,
      ),
      home: const MyHomePage(title: 'Multilayer Perceptron'),
    );
  }
}

class MyHomePage extends StatefulWidget {
  const MyHomePage({super.key, required this.title});
  final String title;

  [@override](/user/override)
  State<MyHomePage> createState() => _MyHomePageState();
}

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
  ARFF? arff;
  Map<String, String?> inputValues = {};
  MultilayerPerceptron? mlp;
  int outputAttributeIndex = 0;
  Model? model;

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        backgroundColor: Theme.of(context).colorScheme.inversePrimary,
        title: Text(widget.title),
      ),
      body: SingleChildScrollView(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.start,
          children: [
            Container(
              padding: const EdgeInsets.only(top: 10),
              height: 60,
              child: ElevatedButton(
                onPressed: () async {
                  ARFFConverter arffConverter = ARFFConverter();
                  arff = await arffConverter.parseARFFFile(
                      fileName: 'assets/penguins.arff');
                  if (arff != null) {
                    mlp = MultilayerPerceptron(
                      hiddenLayerNeuronCount: 10,
                      hiddenLayerCount: 5,
                      inputLayer: Layer.input(
                          neurons: arff!.getInputLayerNeurons(className: 'species')),
                      outputLayer: Layer.output(
                          neurons: arff!.getOutputLayerNeurons(className: 'species')),
                    );
                    model = await mlp!.createModel(
                      ARFFModelCreationParameter(
                          arff: arff!, className: 'species'),
                    );
                    outputAttributeIndex = arff!.attributesList.indexWhere((test) => test.name == 'species');
                    for (ARFFAttributes attrs in arff!.attributesList) {
                      inputValues[attrs.name] = null;
                    }
                  }
                  setState(() {});
                },
                child: const Text('Press to load example arff file'),
              ),
            ),
            Container(
              height: MediaQuery.sizeOf(context).height - 150,
              width: MediaQuery.sizeOf(context).width,
              padding: const EdgeInsets.all(20),
              child: Column(
                mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.spaceBetween,
                children: [
                  SizedBox(
                    height: MediaQuery.sizeOf(context).height - 250,
                    width: MediaQuery.sizeOf(context).width,
                    child: arff != null
                        ? ListView.builder(
                            itemCount: arff!.attributesList.length,
                            itemBuilder: (BuildContext context, int index) {
                              if (index == outputAttributeIndex) {
                                return Container();
                              } else {
                                if (arff!.attributesList[index].type == 'nominal') {
                                  return Column(
                                    crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.start,
                                    children: [
                                      Text(arff!.attributesList[index].name),
                                      ...arff!.attributesList[index].nominalValues!.map<Widget>((value) {
                                        return RadioListTile<String>(
                                          title: Text(value),
                                          value: value,
                                          groupValue: inputValues[arff!.attributesList[index].name],
                                          onChanged: (String? newValue) {
                                            setState(() {
                                              inputValues[arff!.attributesList[index].name] = newValue;
                                            });
                                          },
                                        );
                                      }),
                                    ],
                                  );
                                } else {
                                  return Column(
                                    crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.start,
                                    children: [
                                      Text(arff!.attributesList[index].name),
                                      TextField(
                                        keyboardType: TextInputType.number,
                                        onChanged: (newValue) {
                                          setState(() {
                                            inputValues[arff!.attributesList[index].name] = newValue;
                                          });
                                        },
                                      ),
                                    ],
                                  );
                                }
                              }
                            },
                          )
                        : Container(),
                  ),
                  SizedBox(
                    height: 50,
                    child: ElevatedButton(
                      onPressed: () {
                        List<ARFFData> dataList = [];
                        for (var key in inputValues.keys) {
                          if (inputValues[key] != null) {
                            var data = ARFFData(name: key, value: inputValues[key].toString());
                            dataList.add(data);
                          }
                        }
                        if (dataList.isNotEmpty && mlp != null && model != null) {
                          var prediction = mlp!.getPrediction(
                              arff: arff!, model: model!, data: dataList);
                          showDialog(
                              context: context,
                              builder: (BuildContext context) {
                                return Dialog(
                                  child: Container(
                                      padding: const EdgeInsets.all(20),
                                      height: 200,
                                      width: MediaQuery.sizeOf(context).width - 10,
                                      child: Text(prediction.toString())),
                                );
                              });
                        }
                      },
                      child: const Text('Get prediction'),
                    ),
                  )
                ],
              ),
            ),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

更多关于Flutter机器学习插件mlp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机器学习插件mlp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中使用机器学习插件（如mlp）可以帮助你在移动应用中集成机器学习功能。mlp 是一个示例插件，用于演示如何在Flutter中集成机器学习模型。以下是如何使用 mlp 插件的基本步骤：

1. 添加依赖

首先，你需要在 pubspec.yaml 文件中添加 mlp 插件的依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  mlp: ^1.0.0  # 请根据实际情况使用最新版本

然后运行 flutter pub get 来获取依赖。

2. 导入插件

在你的Dart文件中导入 mlp 插件：

import 'package:mlp/mlp.dart';

3. 初始化插件

在使用插件之前，通常需要初始化它。你可以使用 Mlp 类来初始化插件：

Mlp mlp = Mlp();

4. 加载模型

你可以使用 loadModel 方法来加载预训练的机器学习模型。假设你有一个模型文件 model.tflite，你可以这样加载它：

await mlp.loadModel('assets/model.tflite');

5. 进行预测

一旦模型加载成功，你可以使用 predict 方法来进行预测。假设你有一个输入数据 inputData，你可以这样进行预测：

List<double> inputData = [1.0, 2.0, 3.0];  // 示例输入数据
List<double> predictions = await mlp.predict(inputData);
print('Predictions: $predictions');

6. 处理结果

你可以根据预测结果来更新UI或执行其他操作。例如：

setState(() {
  _predictionResult = predictions;
});

7. 释放资源

在不需要使用模型时，可以释放资源：

await mlp.close();

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用 mlp 插件进行预测：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:mlp/mlp.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: PredictionScreen(),
    );
  }
}

class PredictionScreen extends StatefulWidget {
  @override
  _PredictionScreenState createState() => _PredictionScreenState();
}

class _PredictionScreenState extends State<PredictionScreen> {
  List<double> _predictionResult = [];
  Mlp mlp = Mlp();

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    _initializeModel();
  }

  Future<void> _initializeModel() async {
    await mlp.loadModel('assets/model.tflite');
  }

  Future<void> _predict() async {
    List<double> inputData = [1.0, 2.0, 3.0];  // 示例输入数据
    List<double> predictions = await mlp.predict(inputData);
    setState(() {
      _predictionResult = predictions;
    });
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('MLP Prediction'),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: <Widget>[
            ElevatedButton(
              onPressed: _predict,
              child: Text('Predict'),
            ),
            SizedBox(height: 20),
            Text('Prediction Result: $_predictionResult'),
          ],
        ),
      ),
    );
  }

  @override
  void dispose() {
    mlp.close();
    super.dispose();
  }
}

8. 注意事项

  • 确保你的模型文件（如 model.tflite）在 assets 文件夹中，并且在 pubspec.yaml 中正确声明了它：
flutter:
  assets:
    - assets/model.tflite
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