用tensorflow lite 写个手写体识别 app

手写体识别是一种常见的人工智能应用，它可以识别人们书写的手写字母或数字。而利用 TensorFlow Lite 技术开发手写体识别 app 可以实现更快速、更准确的识别体验。下面是关于如何用 TensorFlow Lite 写一个手写体识别 app 的介绍。

首先，我们需要建立一个手写数字识别模型，并将其转换为 TensorFlow Lite 模型。可以使用 TensorFlow 的 Keras 库来训练模型，使用 MNIST 数据集或其他手写数字数据集。训练完成后，需要使用 TensorFlow Lite 转换器将模型转换为 TensorFlow Lite 模型，以便在移动设备上运行。

接下来，需要使用移动开发工具来开发手写体识别 app。Android 和 iOS 都支持 TensorFlow Lite，我们可以使用对应的 Android Studio 和 XCode 来进行应用开发。在开发过程中，需要将 TensorFlow Lite 模型嵌入到 app 中，并根据 app需要编写相应的代码。

对于 Android 应用开发，可以使用 TensorFlow Lite Android 集成库来轻松地将 TensorFlow Lite 模型嵌入到应用中，并在需要识别手写数字时调用模型计算。同时，也可以使用 Android 自带的手写输入功能来获取用户手写输入的数字，在模型计算之前对输入进行处理和预处理。

对于 iOS 应用开发，可以使用 TensorFlow Lite iOS 集成库来导入 TensorFlow Lite 模型，并使用 Core ML 框架将其集成到应用中。此外，还可以使用 iOS 13 新增的手写输入框架获取用户输入的手写数字，并将其输入模型进行识别。

在完成开发和测试后，可以将 app 发布到相应的应用商店，供用户下载和使用。

总之，利用 TensorFlow Lite 技术开发手写体识别 app 是一个非常实用的人工智能应用开发项目，可以为用户提供便捷、准确的手写数字识别功能。