Flutter机器学习解释器插件ensemble_ts_interpreter的使用

Flutter机器学习解释器插件ensemble_ts_interpreter的使用

本文将详细介绍如何在Flutter项目中使用ensemble_ts_interpreter插件来执行JavaScript代码。该插件是一个用Dart编写的ES5解析器和解释器,可以在不依赖浏览器引擎的情况下运行JavaScript代码。


什么是ensemble_ts_interpreter

主要用途

  • 允许用户直接输入简单的JavaScript代码并内联执行。
  • 不应将其作为Flutter中Dart的通用替代品。

特性

  • 在与Dart/Flutter代码相同的进程中运行,无需调用浏览器的JavaScript引擎,因此速度快。
  • 与React Native不同,无需桥接且无内存问题。
  • 支持常见的JavaScript功能,如函数、列表、所有基本类型(字符串、数字、数组、日期等)。
  • 高度可扩展,上下文对象可以是JSON或任何带有Invokable混入的Dart对象。

如何使用

1. 添加依赖

在项目的pubspec.yaml文件中添加以下依赖:

dependencies:
  ensemble_ts_interpreter:
    git:
      url: https://github.com/EnsembleUI/ensemble_ts_interpreter.git
      ref: master

然后运行以下命令以更新依赖:

flutter pub upgrade

2. 使用方法

通过调用JSInterpreter.fromCode()方法,并传递需要执行的JavaScript代码和上下文对象。

dynamic result = JSInterpreter.fromCode(code, context).evaluate();

其中:

  • code 是要执行的JavaScript代码。
  • context 是上下文对象,可以是JSON或任何带有Invokable混入的Dart对象。

示例代码

以下是几个具体的使用示例。

示例 1: 过滤列表

Map<String, dynamic> context = {
  'items': ['one', 'two', 'three'],
  'nested': [
    {'id': 1, 'label': 'eggs', 'type': ''},
    {'id': 2, 'label': 'strawberry', 'type': 'fruit'},
    {'id': 3, 'label': 'nut'}
  ]
};

String code = """
  var flatList = items.filter(function(e) {
    return e != 'two';
  });
  
  var nestedList = nested.filter(function(e) {
    return e['type'] == 'fruit'
  });
""";

JSInterpreter.fromCode(code, context).evaluate();

print(context['flatList']); // 输出: [one, three]
print(context['nestedList']); // 输出: [{id: 2, label: strawberry, type: fruit}]

示例 2: 调用不同的字符串方法

Map<String, dynamic> context = initContext();

String code = """
    var arr = ['a','b','c','d'];
    var b = arr.at(1);
    var arr2 = arr.concat(['e','f']);
    var f = arr2.find(function (element)  { 
          var rtn = ( element == 'f' )? true : false;
          return rtn;
     });
     var includes = arr2.includes('e');
     var str = arr.join();
     var str2 = arr.join('-');
     var str3 = arr.join('');
     var last = arr2.pop(); 
     var nums = [1,2,3,4,5];
     var sum = nums.reduce(function (value, element) {
        return value + element;
        });
     var reversed = arr.reverse();
""";

JSInterpreter.fromCode(code, context).evaluate();

print(context['b']); // 输出: b
print(context['arr2']); // 输出: [a, b, c, d, e, f]
print(context['includes']); // 输出: true
print(context['sum']); // 输出: 15

示例 3: 函数声明与调用

test('functiondeclarationtext', () async {
  String codeToEvaluate = """
    var i = 0;
    var users = [{'name':'Khurram'},{'name':'Mahmood'}];
    updateSalary(users,noArgFunction());
    return manyParms(users[0],noArgFunction()[0],'Hello','How','are','you','today,');
    function noArgFunction() {
      var salaries = [10000,200000];
      salaries[1] = 900000;
      return salaries;
    }
    function updateSalary(users,salaries) {
      users.map(function(user) {
        user['salary'] = salaries[i];
        user['age'] = age;
        i++;
      });
    }
    function manyParms(user,salary,a,b,c,d,e) {
      return a+' '+b+' '+c+' '+d+' '+e+' '+user.name+'. You made $'+salary;
    }
  """;

  Map<String, dynamic> context = initContext();
  dynamic rtnValue = JSInterpreter.fromCode(codeToEvaluate, context).evaluate();

  expect(context['users'][0]['name'], 'Khurram');
  expect(context['users'][0]['salary'], 10000);
  expect(context['users'][1]['salary'], 900000);
  expect(context['users'][1]['age'], 3);
  expect(rtnValue, 'Hello How are you today, Khurram. You made $10000');
});

更多关于Flutter机器学习解释器插件ensemble_ts_interpreter的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

1 回复

更多关于Flutter机器学习解释器插件ensemble_ts_interpreter的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


ensemble_ts_interpreter 是一个用于在 Flutter 应用中集成机器学习模型解释器的插件,特别适用于时间序列(Time Series)模型的解释。这个插件可以帮助开发者在应用中加载和解释预训练的机器学习模型,以便更好地理解模型的预测结果。

1. 安装插件

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

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

然后运行 flutter pub get 来安装插件。

2. 加载模型

在使用 ensemble_ts_interpreter 之前,你需要确保已经有一个预训练的时间序列模型。通常,这个模型会以文件的形式存在(例如 .tflite.pt 文件)。

import 'package:ensemble_ts_interpreter/ensemble_ts_interpreter.dart';

void loadModel() async {
  String modelPath = "assets/models/your_model.tflite";
  await EnsembleTsInterpreter.loadModel(modelPath);
}

3. 解释模型

加载模型后,你可以使用 ensemble_ts_interpreter 来解释模型的预测结果。通常,你需要提供输入数据(例如时间序列数据)并获取模型的解释结果。

void interpretModel() async {
  List<double> inputData = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];  // 示例输入数据
  Map<String, dynamic> interpretation = await EnsembleTsInterpreter.interpret(inputData);

  print("Model Interpretation: $interpretation");
}

4. 处理解释结果

interpret 方法返回一个 Map<String, dynamic>,其中包含了模型的解释结果。你可以根据具体的模型和解释方法来处理这些结果。

void processInterpretation(Map<String, dynamic> interpretation) {
  if (interpretation.containsKey("feature_importance")) {
    List<double> featureImportance = interpretation["feature_importance"];
    print("Feature Importance: $featureImportance");
  }

  if (interpretation.containsKey("prediction")) {
    double prediction = interpretation["prediction"];
    print("Prediction: $prediction");
  }
}

5. 释放资源

在应用退出或不再需要模型时,记得释放资源。

void disposeModel() async {
  await EnsembleTsInterpreter.dispose();
}

6. 完整示例

以下是一个完整的示例,展示了如何在 Flutter 应用中使用 ensemble_ts_interpreter 插件:

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

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

class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('Ensemble TS Interpreter Example'),
        ),
        body: Center(
          child: ElevatedButton(
            onPressed: () async {
              await loadModel();
              Map<String, dynamic> interpretation = await interpretModel();
              processInterpretation(interpretation);
              await disposeModel();
            },
            child: Text('Run Model Interpretation'),
          ),
        ),
      ),
    );
  }

  Future<void> loadModel() async {
    String modelPath = "assets/models/your_model.tflite";
    await EnsembleTsInterpreter.loadModel(modelPath);
  }

  Future<Map<String, dynamic>> interpretModel() async {
    List<double> inputData = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];
    return await EnsembleTsInterpreter.interpret(inputData);
  }

  void processInterpretation(Map<String, dynamic> interpretation) {
    if (interpretation.containsKey("feature_importance")) {
      List<double> featureImportance = interpretation["feature_importance"];
      print("Feature Importance: $featureImportance");
    }

    if (interpretation.containsKey("prediction")) {
      double prediction = interpretation["prediction"];
      print("Prediction: $prediction");
    }
  }

  Future<void> disposeModel() async {
    await EnsembleTsInterpreter.dispose();
  }
}
回到顶部