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android_imageClassification_project: 此為影像分類的專案(為了練習tensorflow mobile)，大部分從網路上參考
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android_speechRecognition_project: 此為語音辨識的專案，預計使用tensorflo lite，目前正在開發當中
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project_recognizerIntent_test: 此為利用google提供的recognizer Intent製作的簡易語音轉文字APP
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tensorflowMobile_test: 利用tensorflow mobile做測試的專案，目前已經能夠使用自己train的keras model做predict了(能為無意義的predict)，此專案也包含了練習如何在APP內錄製聲音(已實作成功)
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DeepSpeechRecognition: 從別的git hub下載下來的專案，是能夠將語音轉成文字的深度學習model，但是還欠缺修改就可以放到我自己的專案上了
- tensorflow_reBoost: 寫了一個範例，將keras model訓練完成(使用mnist)，並且轉換成tensorflow lite格式，且已經放到手機上測試可以執行(準確度不高)
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keras_model_to_tflite.py: 簡單的用兩層DNN train了minst的data, 並且把model儲存成.h5與.tflite的檔案
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kerasModel_to_pb.py: 將train好的keras model(.h5)轉換成.PB檔案並且能夠用tensorboard查看，
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tensorflow_pb_to_log.py: 讓.pb檔案能夠恢復成可以用tensorboard查看內部構造的狀態
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tensorflow_pb_to_tflite.py: 將.pb檔案轉換成.tflite的程式碼，此為tensorflow官方提供
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需要把聲學相關欲處理函數從python轉成java，EX: ctc(keras函數) ==> 似乎可以用tf的lambda將ctc_decoder放入model當中，就可以轉成.pb檔使用了
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model目前還不確定能不能正常放到android系統當中