我正在尝试创建一个包含机器学习模型的 Android 应用程序。我有一个 onnx 模型、一个 Python 脚本文件、两个带有标签名称的 json 文件，以及一些用于 mel 频谱图计算的 numpy 数据。
我尝试使用onnxruntime，并按照这些说明进行操作。 所以现在我已经从 onnx 模型和“支持 NNAPI 的 Android 的最小构建”中创建了 model.ort 文件，所以我有了 Build onnxruntime pkg。
由于我对此完全陌生，我该如何从这里继续？我如何“推断设备”？
而且，我是否必须将运行模型的 python 脚本转换为 Java？谢谢！
为了在 android 应用程序中使用 onnxruntime，您需要构建一个 onnxruntime AAR(Android Archive) 包。这个 AAR 包可以直接导入 android studio，你可以在上面的链接中找到如何从源代码构建 AAR 包的说明。
我们现在有一个端到端示例，它是一个示例 ORT Mobile 图像分类应用程序，使用MobileNetV2.ort. 在此示例中，提供了一个内置的 AAR 包。您可以下载示例 android 应用程序，将 onnxruntime aar 包导入 android studio 并在您的 android 设备上尝试以了解推理的工作原理。