将分类网络应用在android中 part1，编译tensorflow android例子

本文主要是介绍将分类网络应用在android中 part1，编译tensorflow android例子，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

准备

如果需要了解如何将tensorflow的分类网络编译进android应用，我想先从google提供的例子着手应该是最好的方式。

首先我们需要下载tensorflow的代码，官方推荐是用--recurse-submodules来下载，否则可能有些protobuf会出现编译问题

git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

使用android-studio编译

使用这种方法你需要有一定android开发应该的基础，否则配置android-studio估计也要花费一段时间。所以我们默认电脑中已经装好了可以使用的android-studio。

启动android-studio，打开./tensorflow/examples/android这个工程。

接着修改build.gradle文件，将nativeBuildSystem设置为none

// set to 'bazel', 'cmake', 'makefile', 'none'
def nativeBuildSystem = 'none'

检查build.gradle中是否有设置compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'，如果没有就需要加上。

dependencies {if (nativeBuildSystem == 'cmake' || nativeBuildSystem == 'none') {compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'}
}

接着build工程，就会自动下载下面这些models。

def models = ['inception_v1.zip','object_detection/ssd_mobilenet_v1_android_export.zip','stylize_v1.zip','speech_commands_conv_actions.zip']

但是有一个问题，这些models需要在google服务器上下载，所以可能会被墙，需要合理使用网络。

https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models

编译完成后可以直接安装进手机查看效果。

使用bazel编译

另一种方式就是用bazel编译apk。

首先需要下载android SDK，并且解压进tenserflow目录

$ wget https://dl.google.com/android/android-sdk_r24.4.1-linux.tgz
$ tar xvzf android-sdk_r24.4.1-linux.tgz -C ~/tensorflow

接着安装build-tools

$ cd ~/tensorflow/android-sdk-linux
$ tools/android update sdk --no-ui

然后下载NDK

$ wget https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r14b-linux-x86_64.zip
$ unzip android-ndk-r14b-linux-x86_64.zip -d ~/tensorflow

再下载训练好的模型

$ cd ~/tensorflow
$ wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip -O /tmp/inception5h.zip
$ unzip /tmp/inception5h.zip -d tensorflow/examples/android/assets/

安装brazel，可以参考官网进行安装，安装地址

修改WORKSPACE文件，build_tools_version的版本可以看一下android-sdk-linux/build-tools下面有什么版本，如果版本低于26后面编译会报错。

# Uncomment and update the paths in these entries to build the Android demo.
android_sdk_repository(name = "androidsdk",api_level = 28,# Ensure that you have the build_tools_version below installed in the# SDK manager as it updates periodically.build_tools_version = "28.0.2",# Replace with path to Android SDK on your systempath = "android-sdk-linux",
)android_ndk_repository(name="androidndk",path="android-ndk-r14b",# This needs to be 14 or higher to compile TensorFlow.# Please specify API level to >= 21 to build for 64-bit# archtectures or the Android NDK will automatically select biggest# API level that it supports without notice.# Note that the NDK version is not the API level.api_level=25)

最后用bazel编译APK即可

$ cd ~/tensorflow
$ bazel build //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo

编译的时候如果报错如下，只需要将tensorflow/examples/android/BUILD中android_binary里面的manifest_merger = "legacy"删掉即可，并不会影响后面的编译。

ubuntu@ubuntu:/local/share/DeepLearning/tensorflow$ bazel build //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo
ERROR: /local/share/DeepLearning/tensorflow/tensorflow/examples/android/BUILD:64:1: //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo: no such attribute 'manifest_merger' in 'android_binary' rule
ERROR: error loading package 'tensorflow/examples/android': Package 'tensorflow/examples/android' contains errors
INFO: Elapsed time: 0.192s
INFO: 0 processes.
FAILED: Build did NOT complete successfully (1 packages loaded)

编译成功后可以看到在bazel-bin下面生成了一系列的文件

ubuntu@ubuntu:/local/share/DeepLearning/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/android$ ls
_dx                                   libtensorflow_demo.jar.dex.zip-2.params        tensorflow_demo.ap_                  tensorflow_demo_processed_manifest                    tensorflow_demo_symbols
_javac                                libtensorflow_demo.jar_desugared.jar           tensorflow_demo.apk                  tensorflow_demo_resources.jar                         tensorflow_demo_unsigned.apk
libtensorflow_demo-native-header.jar  libtensorflow_demo.jar_desugared.jar-2.params  tensorflow_demo.srcjar               tensorflow_demo_resources.jar.dex.zip
libtensorflow_demo.jar                libtensorflow_demo.jar_manifest_proto          tensorflow_demo_deploy.jar           tensorflow_demo_resources.jar.dex.zip-2.params
libtensorflow_demo.jar-2.params       libtensorflow_demo.jdeps                       tensorflow_demo_deploy.jar-2.params  tensorflow_demo_resources.jar_desugared.jar
libtensorflow_demo.jar.dex.zip        proguard                                       tensorflow_demo_files                tensorflow_demo_resources.jar_desugared.jar-2.params

安装tensorflow_demo.apk进手机，可以用adb命令安装，也可以直接将apk拷贝到手机中，在手机上点击apk安装。

安装成功后手机上会出现4个应用，TF Classify, TF Detect, TF Stylize, TF speech.

试了一下TF Classify，速度还是不错的。