Android 服务器上的Tensorflow训练模型

我需要用我在Android中收集的数据执行一些机器学习

我在android应用程序中收集一些数据，将其存储在共享首选项中，如果用户单击某个按钮，就会显示基于这些数据的预测。 因此，我必须执行一些机器学习算法

我考虑过使用Tensorflow。 但是根据Tensorflow Android教程，我需要一个预先训练好的模型，我没有，因为我没有任何保存的数据

我认为应该可以在服务器上使用Tensorflow。 是否可以： 是否将收集的数据从智能手机发送到服务器？ 在服务器上训练模型

如果用户单击“预测”按钮，则应根据服务器上经过培训的模型进行预测

或者有没有其他方法可以做到这一点，或者在Android上使用其他机器学习库（除了weka）

谢谢。

您可以查看此文档和库，并阅读此文档

最后，通过谷歌自己在安卓系统上使用TF来完成这个过程

几乎在所有情况下，数据的训练都是在服务器上完成的，模型用于预测智能手机中的数据。您可以使用Amazon、Azure或其他云服务来培训您的模型

首先，您需要收集数据并将其反复发送到服务器（数据越多越好）。这应该是您必须使用用户最有可能使用的实时数据的培训期

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一旦收集到足够的数据，就可以训练模型。然后将其用于预测，同时不断从用户收集数据。然后每隔一段时间，再次训练你的模型。这将改善你的预测。通过这种方式，你可以在一个周期内训练和使用模型。

你在处理什么类型的数据？从其他应用程序（如心率）收集的数据，以及从Facebook收集的社交媒体数据。谢谢，我知道谷歌提供的示例代码。但他们使用的是预先训练好的模型。实际上，我只找到使用预测试模型的示例（在服务器上也使用Tensorflow）。我想在每次发送数据时在智能手机或服务器上训练模型。答案已更新。在服务器上训练模型。并非每次数据发送到服务器时都进行培训。它应该与你的使用量成反比。首先，培训应该经常进行。一旦数据变得足够大，训练的速度就会降低。好的，谢谢，但我还有一个问题。我对Android、Tensorflow等相当陌生，所以这意味着可以在Azure、AWS上使用Tensorflow？我可以将所选数据发送到服务器，训练tensorflow需要的模型或图形，重新训练该图形并将其用于预测？因为我已经看了很多教程，每次我都只找到一些例子，首先训练一个模型/图，然后用这个模型/图来重新训练模型。我不能这样做，因为我现在没有任何数据。是的，这是可能的。其次，一旦你开始收集数据，你就必须训练你的模型。一旦收集到足够的数据，就可以对模型进行训练和再训练，以获得更好的预测。