安卓ai软件 机器学习:在Android中集成TensorFlow (深度学习,AI

众所周知，谷歌有一个名为的开源库，可用来在中实现机器学习。

是一个由谷歌提供的机器智能开源软件库。我在网上搜索了很多关于在端 构建 的简单简单方法和简单demo，都一无所获。在阅读了众多资源后，我总算可以构建成功了。然后我决定写下这篇博客，以便其他人不用花费太多时间。

本篇Demo——图像分类器，是取材于谷歌官方的的Demo。

阅读这篇文章，你需要已经熟悉机器学习，并且知道如何为机器学习构建相关的模型（在这个Demo里我暂时用一套预训练模型）。不久之后，我将要写下关于机器学习的一系列文章，以便所有人都可以学习如何来为机器学习构建模型。

开启机器学习 构建之门

你需要了解一些重要的点：

* 的核心是用C++编写的。

* 为了在中构建，我们不得不使用JNI(Java )来调用C++函数，例如, 等等。

* 我们将使用一个jar包和一个.so动态链接库文件，前者里面由调用 C++的JAVA API构成，后者是C++编译的so文件。然后我们可以仅通过调用JAVA API来把事情搞定。

* 因此，请注意，我们需要一个jar文件(JAVA API)和一个.so文件(C++编译好)

* 我们必须还有2个东西：提前训练的模型文件(.pb)，用来分类的标签文件(.txt)。

我们将构建一个如下图的物体探测器：

接下来，让我们构建jar文件和.so文件

执行如下命令：

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

注意：–- 非常重要，用来下拉子模块的代码。

需要使用官方推荐的NDK r12b来构建so, 太新或太旧的版本都会有问题，如果你没有NDK r12b,请在下载.

如果你不用r12b编译，你就会遇到各种各样的错误。

如果你是全新玩家，那么你当然还需要下载 SDK了，或者采用 下载的 SDK也可以，后面我们需要的是SDK的路径。

你需要了解谷歌的构建工具Bazel，它是的首席构建工具。你可以在这里安装Bazel。

当你对Bazel有所了解之后：

现在，编辑文件，我们可以在之前clone下来的的根路径里找到文件。

# Uncomment and update the paths in these entries to build the Android demo.
#android_sdk_repository(
#    name = "androidsdk",
#    api_level = 23,
#    build_tools_version = "25.0.1",
#    # Replace with path to Android SDK on your system
#    path = "",
#)
#
#android_ndk_repository(
#    name="androidndk",
#    path="",
#    api_level=14)

将以上文件内容改为我们自己的sdk、ndk的路径：

android_sdk_repository(
    name = "androidsdk",
    api_level = 23,
    build_tools_version = "25.0.1",
    # Replace with path to Android SDK on your system
    path = "/Users/xxx/Library/Android/sdk/",
)
android_ndk_repository(
    name="androidndk",
    path="/Users/xxx/Downloads/android-ndk-r13/",
    api_level=14)

下一步，构建.so文件，执行如下命令：

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

其中的-v7a参数可以换成你所需的目标cpu架构。

构建完成后，.so文件将在如下路径生成：

bazel-bin/tensorflow/contrib/android/libtensorflow_inference.so

接着构建JAVA jar文件：

bazel build //tensorflow/contrib/android:android_tensorflow_inference_java

jar文件在如下路径生成：

bazel-bin/tensorflow/contrib/android/libandroid_tensorflow_inference_java.jar

现在我们同时拥有了jar文件和.so文件了。

如果你构建失败了，可以直接从这里可以下载demo工程，里面都有构建好的文件。

但是我们还需要预训练模型文件和标签文件。

在这个demo里，我们使用提供的预训练模型文件，这个文件用来从已有的图片中检测物体(图像识别)。

在这里下载模型文件。

下载完zip包解压缩，得到2个文件：

* .txt(物体的标签文件)

* .pb (预训练模型文件).

现在我们使用 来创建一个样例工程。把.pb、.txt这2个文件放入文件夹。

将生成的jar包，放入libs文件，在build.中加入：

compile files('libs/libandroid_tensorflow_inference_java.jar')

在main目录创建文件夹，把编译好的.so文件放进/-v7a/路径

到现在为止，我们就可以调用的JAVA API了。

的JAVA层API通过来暴露所有需要的方法。

我们需要先通过模型路径装载模型，才能进一步调用这些JAVA API。

并且，我们可以提供输入图像，来得到识别的结果。

上面已经说过了，想图省事，直接clone现成的项目，看看代码，编译运行即可。