Android 项目使用TensorFlow

Android 项目使用TensorFlow

首先需要搭建TensorFlow编译环境

参考：（http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027764.html）

TensorFlow的Android编译 参考

参考：（http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8028218.html）

一、编译TensorFlow库和jar包

1）编译TensorFlow库libtensorflow_inference.so

bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so

--crosstool_top=//external:android/crosstool

--host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain

--cpu=armeabi-v7a

编译后生成的文件在bazel-bin/tensorflow/contrib/android目录下

2）编译android_tensorflow_inference_java.jar包

bazel build //tensorflow/contrib/android:android_tensorflow_inference_java

编译后生成的文件在bazel-bin/tensorflow/contrib/android目录下

二、Android 工程中TensorFlow配置

1）将训练好的模型保存为pb文件，将其放到android项目的 assets文件夹下

2）将上面编译的so 和jar 放在 android项目的libs目录下

3）配置app:gradle以及gradle.properties

A :在android节点下添加soureSets，用于制定jniLibs的路径

sourceSets {
        main {
            jniLibs.srcDirs = ['libs']
        }
    }

B:在defaultConfig节点下添加

defaultConfig {
        ndk {
            abiFilters "armeabi"
        }
    }

C: 在gradle.properties中添加下面一行

android.useDeprecatedNdk=true

三、Android 使用TensorFlow

使用可以参考官方的Demo：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android/

另一个开源Demo：

https://github.com/MindorksOpenSource/AndroidTensorFlowMachineLearningExample