私はgoogle cloud ml：linkでこの例を検討しています。私は、私がデータ値を送って、Tensorflowを通してそれを処理した後、私のアプリに予測を受け取ることができるように、私がどのように私のAndroidアプリをこれに接続できるのか知りたいです。Androidアプリでgoogle cloud mlを使用
私はこれを行うことを可能にする何らかのAPI接続でなければならないと考えていますが、これを行うドキュメントや例は見つけられません。
助けてください！
あなたが正しく、アップロードされたモデルがAPIとして提供され、通常のhttp POSTリクエストを行い、予測を取得できます。これは彼らのですstructure.
おそらくbatch and online predictionsの違いについて少しお読みください。オンラインでの予測を探しているようです。そのために、ジョブを送信しないでください。
アプリケーション内でこれを使用するには、認証が必要です。すべてのことを行う最も簡単な方法は、関与する可能性が正常にAndroidアプリでクラウドML予測を実施するためのCloud ML Java client library.
手順の文書を探すことです：
- クラウドMLに訓練されたモデル（私はあなたが持っていると仮定を展開これは）
- Googleクラウドプロジェクトにサービスアカウントを作成し、適切なクラウドMLの権利を与え、その鍵をダウンロードします
- アプリケーションの開始時に資格情報を取得するには、このキーをAPIクライアントドキュメントに従います。
- オンライン予測リクエストを作成する
私はこの終わりをやっている例を次のようにするのは簡単ではありませんでしたが、まだ終わりはありませんが、確かに彼らはある時点で来るでしょう。今すぐあなたの最良の賭けはおそらくドキュメントを通過することです。
Googleのクラウドを使用してモデルをトレーニングすると、ラップトップ（CPU）のモデルトレーニングに比べてはるかに高速になるため、時間が大幅に節約できます。しかし、訓練されたモデルをクラウドにアップロードし、 Android Appから呼び出す
mlをクラウド展開する方法を詳しく教えてください。 –
[環境設定]（https://cloud.google.com/ml/docs/how-tos/getting-set-up）から[モデルの準備]（https：// cloud.google.com/ml/docs/how-tos/preparing-models）、最後に[展開]（https://cloud.google.com/ml/docs/how-tos/deploying-models） –
データを前処理してGoogleのクラウドでモデルを訓練する必要がありますか、ローカルで訓練されたモデルをクラウドにアップロードして準備してから使用することはできますか？ –