我正在尝试创建一对Android应用程序：一个训练图像分类迁移学习模型，另一个简单地使用训练后的模型进行推理。这些应用程序将在单独的设备上运行，其有用性在于在功能更强大的设备上训练模型，并能够在功能较弱的可穿戴设备上使用该模型进行推理。迁移学习正在实施，如下文所述：https://blog.tensorflow.org/2019/12/example-on-device-model-personalization.html.
问题是我找不到一个好的方法来保存训练后的模型并将其从第一个设备传输到第二个设备。我尝试过为蓝牙传输实现序列化，但Android TFL库不容易实现序列化。在Android上以某种方式保存.tflite文件有多难？这个功能已经存在了吗？我错过了吗？如有任何帮助或想法，我们将不胜感激。非常感谢。
为了传输模型，您应该将其作为二进制文件进行，而不是尝试显式序列化/反序列化。安卓系统上有很多不同的库可供使用，所以找到适合你的应用程序的库应该不会太难。
至于加载TFLite模型本身和运行推理，可以使用TFLite解释器类在本地执行此操作，并简单地将其指向设备上的文件。你可以在这里找到一个例子：https://www.tensorflow.org/lite/inference_with_metadata/lite_support