1. 概述
歡迎來到使用 TensorFlow Lite 和 Firebase 進行文字分類 Codelab。在此 Codelab 中，您將學習如何使用 TensorFlow Lite 和 Firebase 訓練文字分類模型並將其部署到您的應用程式。此 Codelab 基於此 TensorFlow Lite範例。
文字分類是根據文字內容為其分配標籤或類別的過程。它是自然語言處理 (NLP) 的基本任務之一，具有廣泛的應用，例如情緒分析、主題標記、垃圾郵件檢測和意圖檢測。
情緒分析是使用文本分析技術對文本資料中的情緒（正面、負面和中性）進行解釋和分類。情緒分析使企業能夠在線上對話和回饋中識別客戶對產品、品牌或服務的情緒。
本教學展示如何建立用於情緒分析的機器學習模型，特別是將文字分類為正面或負面。這是二元分類（或二類分類）的一個範例，是一種重要且廣泛適用的機器學習問題。
你將學到什麼
- 使用 TF Lite Model Maker 訓練 TF Lite 情緒分析模型
- 將 TF Lite 模型部署到 Firebase ML 並從您的應用程式存取它們
- 使用 TF Lite 任務庫將 TF Lite 情緒分析模型整合到您的應用程式
你需要什麼
- 最新的Android Studio版本。
- 範例程式碼。
- 配備 Android 5.0+ 和 Google Play 服務 9.8 或更高版本的測試設備，或配備 Google Play 服務 9.8 或更高版本的模擬器
- 如果使用設備，則需要連接電纜。
您將如何使用本教學？
您如何評價您建立 Android 應用程式的體驗？
2. 取得範例程式碼
從命令列克隆 GitHub 儲存庫。
$ git clone https://github.com/FirebaseExtended/codelab-textclassification-android.git
如果您沒有安裝 git，您也可以從其 GitHub 頁面或點擊此連結下載範例專案。
3. 導入入門應用程式
從 Android Studio 中，選擇codelab-textclassification-android-master目錄 ( 
）從範例程式碼下載（檔案>開啟> .../codelab-textclassification-android-master/start）。
現在您應該在 Android Studio 中開啟啟動專案。
4. 運行啟動應用程式
現在您已將專案匯入 Android Studio，您可以首次運行該應用程式了。連接您的 Android 設備，然後按一下執行( 
）在 Android Studio 工具列中。
該應用程式應該在您的設備上啟動。它僅包含一個簡單的 UI，可以輕鬆地在後續步驟中整合和測試文字分類模型。此時，如果您嘗試預測情緒，應用程式將僅傳回一些虛擬結果。
5.創建Firebase控制台項目
將 Firebase 新增到專案中
- 轉到Firebase 控制台。
- 選擇新增項目。
- 選擇或輸入項目名稱。
- 請按照 Firebase 控制台中的其餘設定步驟進行操作，然後按一下「建立專案」（如果您使用的是現有 Google 項目，請按一下「新增 Firebase」）。
6. 將 Firebase 新增至應用程式
- 在新專案的概述畫面中，按一下 Android 圖示以啟動設定工作流程。
- 輸入Codelab的套件名稱：
org.tensorflow.lite.codelabs.textclassification
將 google-services.json 檔案新增至您的應用程式
新增套件名稱並選擇註冊**後，按一下下載 google-services.json** 以取得您的 Firebase Android 設定文件，然後將google-services.json文件複製到專案中的 * app * 目錄中。
將 google-services 插件新增到您的應用程式
請依照 Firebase 控制台上的說明更新build.gradle.kts文件，將 Firebase 新增至您的應用程式。
google-services 外掛程式使用 google-services.json 檔案將您的應用程式配置為使用 Firebase。
將您的專案與 gradle 檔案同步
為了確保所有依賴項都可供您的應用程式使用，此時您應該將專案與 gradle 檔案同步。從 Android Studio 工具列選擇「檔案」>「將專案與 Gradle 檔案同步」 。
7. 使用 Firebase 運行應用程式
現在您已經使用 JSON 檔案設定了google-services插件，您就可以使用 Firebase 來執行該應用程式了。連接您的 Android 設備，然後按一下執行( ）在 Android Studio 工具列中。
該應用程式應該在您的設備上啟動。此時，您的應用程式應該仍然可以成功建置。
8. 訓練情緒分析模型
我們將使用 TensorFlow Lite Model Maker 訓練文字分類模型來預測給定文字的情緒。
此步驟以 Python 筆記本形式呈現，您可以在 Google Colab 中開啟。您可以選擇“運行時”>“全部運行”以立即執行所有筆記本。
在 Colab 中打開
完成此步驟後，您將擁有一個可以部署到行動應用程式的 TensorFlow Lite 情緒分析模型。
9. 將模型部署到 Firebase ML
將模型部署到 Firebase ML 非常有用，主要原因有兩個：
- 我們可以保持應用程式安裝較小，僅在需要時下載模型
- 該模型可以定期更新，並且發布週期與整個應用程式不同
此模型可以透過控制台部署，也可以使用 Firebase Admin SDK 以程式設計方式部署。在此步驟中，我們將透過控制台進行部署。
首先，打開Firebase 控制台並點擊左側導覽面板中的「機器學習」。如果您是第一次打開，請按一下「開始」。然後導航到“自訂”並點擊“新增模型”按鈕。
出現提示時，將模型命名sentiment_analysis並上傳您在上一個步驟中從 Colab 下載的檔案。
10.從 Firebase ML 下載模型
選擇何時將遠端模型從 Firebase 下載到您的應用程式中可能很棘手，因為 TFLite 模型可能會變得相對較大。理想情況下，我們希望避免在應用程式啟動時立即載入模型，因為如果我們的模型僅用於一項功能並且用戶從不使用該功能，那麼我們將無緣無故地下載大量資料。我們還可以設定下載選項，例如僅在連接到 WiFi 時取得模型。如果您想確保模型即使在沒有網路連線的情況下也可用，那麼在沒有應用程式的情況下將其捆綁作為備份也很重要。
為了簡單起見，我們將刪除預設的捆綁模型，並在應用程式首次啟動時始終從 Firebase 下載模型。這樣，在執行情緒分析時，您可以確保推理是使用 Firebase 提供的模型運行的。
在app/build.gradle.kts檔案中，新增 Firebase 機器學習依賴項。
應用程式/build.gradle.kts
找到這篇評論：
// TODO 1: Add Firebase ML dependency
然後加：
implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:32.0.0"))
implementation("com.google.firebase:firebase-ml-modeldownloader:24.1.2")
當 Android Studio 要求同步您的專案時，選擇Sync Now 。
然後，我們添加一些程式碼以從 Firebase 下載模型。
MainActivity.java
找到這篇評論：
// TODO 2: Implement a method to download TFLite model from Firebase
然後加：
/** Download model from Firebase ML. */
private synchronized void downloadModel(String modelName) {
CustomModelDownloadConditions conditions = new CustomModelDownloadConditions.Builder()
.requireWifi()
.build();
FirebaseModelDownloader.getInstance()
.getModel("sentiment_analysis", DownloadType.LOCAL_MODEL, conditions)
.addOnSuccessListener(model -> {
try {
// TODO 6: Initialize a TextClassifier with the downloaded model
predictButton.setEnabled(true);
} catch (IOException e) {
Log.e(TAG, "Failed to initialize the model. ", e);
Toast.makeText(
MainActivity.this,
"Model initialization failed.",
Toast.LENGTH_LONG)
.show();
predictButton.setEnabled(false);
}
})
.addOnFailureListener(e -> {
Log.e(TAG, "Failed to download the model. ", e);
Toast.makeText(
MainActivity.this,
"Model download failed, please check your connection.",
Toast.LENGTH_LONG)
.show();
}
);
}
接下來，在 Activity 的onCreate方法中呼叫downloadModel方法。
MainActivity.java
找到這篇評論：
// TODO 3: Call the method to download TFLite model
然後加：
downloadModel("sentiment_analysis");
11. 將模型整合到您的應用程式中
Tensorflow Lite 任務庫可協助您只需幾行程式碼即可將 TensorFlow Lite 模型整合到您的應用程式中。我們將使用從 Firebase 下載的 TensorFlow Lite 模型初始化NLClassifier實例。然後我們將使用它對應用程式使用者輸入的文字進行分類，並將結果顯示在 UI 上。
新增依賴
前往應用程式的 Gradle 檔案並在應用程式的依賴項中新增 TensorFlow Lite 任務庫（文字）。
應用程式/build.gradle
找到這篇評論：
// TODO 4: Add TFLite Task API (Text) dependency
然後加：
implementation("org.tensorflow:tensorflow-lite-task-text:0.3.0")
當 Android Studio 要求同步您的專案時，選擇Sync Now 。
初始化文字分類器
然後我們將使用任務庫的NLClassifier來載入從 Firebase 下載的情緒分析模型。
MainActivity.java
讓我們宣告一個 NLClassifier 實例變數。找到這篇評論：
// TODO 5: Define a NLClassifier variable
然後加：
private NLClassifier textClassifier;
使用從 Firebase 下載的情緒分析模型初始化textClassifier變數。找到這篇評論：
// TODO 6: Initialize a TextClassifier with the downloaded model
然後加：
textClassifier = NLClassifier.createFromFile(model.getFile());
對文本進行分類
設定textClassifier實例後，您可以透過單一方法呼叫來執行情緒分析。
MainActivity.java
找到這篇評論：
// TODO 7: Run sentiment analysis on the input text
然後加：
List<Category> results = textClassifier.classify(text);
實施後處理
最後，我們將模型的輸出轉換為描述性文字以顯示在螢幕上。
MainActivity.java
找到這篇評論：
// TODO 8: Convert the result to a human-readable text
刪除產生虛擬結果文字的程式碼：
String textToShow = "Dummy classification result.\n";
然後加：
String textToShow = "Input: " + text + "\nOutput:\n";
for (int i = 0; i < results.size(); i++) {
Category result = results.get(i);
textToShow += String.format(" %s: %s\n", result.getLabel(),
result.getScore());
}
textToShow += "---------\n";
12. 運行最終的應用程式
您已將情緒分析模型整合到應用程式中，所以我們來測試一下。連接您的 Android 設備，然後按一下執行( ）在 Android Studio 工具列中。
該應用程式應該能夠正確預測您輸入的電影評論的情緒。
13. 使用更多 Firebase 功能為應用程式提供支持
除了託管您的 TFLite 模型之外，Firebase 還提供了其他幾個功能來增強您的機器學習用例：
- Firebase 效能監控，用於測量在使用者裝置上運行的模型推理速度。
- Firebase Analytics 透過測量使用者反應來衡量模型在生產中的表現如何。
- Firebase A/B 測試可測試模型的多個版本
- 您還記得我們之前訓練了兩個版本的 TFLite 模型嗎？ A/B 測試是找出哪個版本在生產上表現較好的好方法！
要了解有關如何在應用程式中利用這些功能的更多信息，請查看以下程式碼實驗室：
14. 恭喜！
在此 Codelab 中，您學習如何訓練情緒分析 TFLite 模型並使用 Firebase 將其部署到您的行動應用程式。要了解有關 TFLite 和 Firebase 的更多信息，請查看其他 TFLite範例和 Firebase入門指南。
我們涵蓋的內容
- TensorFlow Lite
- Firebase 機器學習
下一步
- 使用 Firebase 效能監控衡量模型推理速度。
- 透過 Firebase ML 模型管理 API 將模型從 Colab 直接部署到 Firebase。
- 新增允許使用者回饋預測結果的機制，並使用 Firebase Analytics 追蹤使用者回饋。
- 使用 Firebase A/B 檢定對平均詞向量模型和 MobileBERT 模型進行 A/B 測試。