Flutter预测模型插件dart_predict的使用

Flutter预测模型插件dart_predict的使用

dart-predict

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dart-predict 是一个简单的预测模块,实现了以下功能:

  • 基本线性回归(Simple linear regression)用于基础预测 维基百科
  • 移动平均值(Moving average)用于预测下一个值并去除噪声 维基百科

安装

pubspec.yaml 文件中添加依赖:

dependencies:
  dart_predict: ^版本号

然后运行以下命令以安装依赖:

flutter pub get

使用

以下是一个完整的示例,演示如何使用 dart-predict 插件进行线性回归和移动平均值预测。

线性回归示例

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

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

class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: LinearRegressionExample(),
    );
  }
}

class LinearRegressionExample extends StatefulWidget {
  [@override](/user/override)
  _LinearRegressionExampleState createState() =>
      _LinearRegressionExampleState();
}

class _LinearRegressionExampleState extends State<LinearRegressionExample> {
  String result = "预测结果将显示在这里";

  void calculatePrediction() {
    // 提供输入数据给线性回归,第一个数组是 y,第二个数组是 x
    var lr = LinearRegression([0, 2, 4, 6], [0, 1, 2, 3]);

    // 预测 x=4 的结果
    double predictedY = lr.predict(4);

    setState(() {
      result = "预测结果为: y=${predictedY.toStringAsFixed(2)}";
    });
  }

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text("线性回归示例"),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: [
            ElevatedButton(
              onPressed: calculatePrediction,
              child: Text("计算预测"),
            ),
            SizedBox(height: 20),
            Text(result),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

移动平均值示例

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

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

class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: MovingAverageExample(),
    );
  }
}

class MovingAverageExample extends StatefulWidget {
  [@override](/user/override)
  _MovingAverageExampleState createState() => _MovingAverageExampleState();
}

class _MovingAverageExampleState extends State<MovingAverageExample> {
  String result = "预测结果将显示在这里";

  void calculatePrediction() {
    // 创建移动平均对象,默认缓冲区大小为 10
    var ma = MovingAverage();

    // 推入数据
    ma.pushValues([2, 4, 6, 8, 10]);

    // 预测下一个值
    double predictedValue = ma.predictNextValue();

    setState(() {
      result = "预测结果为: ${predictedValue.toStringAsFixed(2)}";
    });

    // 添加更多数据并重新预测
    ma.pushValues([20]);
    predictedValue = ma.predictNextValue();
    setState(() {
      result += "\n更新后的预测结果为: ${predictedValue.toStringAsFixed(2)}";
    });
  }

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text("移动平均值示例"),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: [
            ElevatedButton(
              onPressed: calculatePrediction,
              child: Text("计算预测"),
            ),
            SizedBox(height: 20),
            Text(result),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

更多关于Flutter预测模型插件dart_predict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预测模型插件dart_predict的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


dart_predict 是一个用于在 Flutter 应用中集成机器学习模型的插件。它允许你在 Dart 代码中加载和运行预训练的机器学习模型,并进行预测。以下是如何使用 dart_predict 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 dart_predict 插件的依赖:

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  dart_predict: ^0.1.0  # 请使用最新版本

然后运行 flutter pub get 来获取依赖。

2. 加载模型

dart_predict 支持加载 TensorFlow Lite (.tflite) 模型。你可以将模型文件放在 assets 目录下,并在 pubspec.yaml 中声明:

flutter:
  assets:
    - assets/model.tflite

在 Dart 代码中加载模型:

import 'package:dart_predict/dart_predict.dart';

Future<void> loadModel() async {
  String modelPath = 'assets/model.tflite';
  await DartPredict.loadModel(modelPath);
}

3. 准备输入数据

根据你的模型输入要求,准备输入数据。通常,输入数据是一个多维数组(例如图像数据或特征向量)。

List<double> inputData = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0];  // 示例输入数据

4. 运行预测

使用 DartPredict.runModel 方法进行预测:

Future<List<double>> runPrediction(List<double> inputData) async {
  List<double> output = await DartPredict.runModel(inputData);
  return output;
}

5. 处理输出

根据模型的输出结构,处理预测结果。例如,如果模型输出是一个分类概率分布,你可以选择概率最高的类别作为预测结果。

void processOutput(List<double> output) {
  int predictedClass = output.indexOf(output.reduce((a, b) => a > b ? a : b));
  print('Predicted class: $predictedClass');
}

6. 完整示例

以下是一个完整的示例,展示了如何加载模型、准备输入数据、运行预测并处理输出:

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

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

class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(title: Text('Flutter Predict Example')),
        body: Center(
          child: ElevatedButton(
            onPressed: () async {
              await loadModel();
              List<double> inputData = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0];
              List<double> output = await runPrediction(inputData);
              processOutput(output);
            },
            child: Text('Run Prediction'),
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

Future<void> loadModel() async {
  String modelPath = 'assets/model.tflite';
  await DartPredict.loadModel(modelPath);
}

Future<List<double>> runPrediction(List<double> inputData) async {
  List<double> output = await DartPredict.runModel(inputData);
  return output;
}

void processOutput(List<double> output) {
  int predictedClass = output.indexOf(output.reduce((a, b) => a > b ? a : b));
  print('Predicted class: $predictedClass');
}
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