TensorFlow、Android Studio 和 Bazel：设置新项目

Question

我正在尝试在 Android 移动应用程序中使用 TensorFlow 来推断模型。首先，我已经构建并测试了一个 TensorFlow 图；它被保存为一个 protobuf 文件。接下来，我设置了工具链并构建了运行 Inception Android demo. My next step is to create a fresh Android project in Android Studio (with C++ enabled) following the Android tutorial。我创建了 JNI Hello World 应用程序，它在 Nexus 上编译和运行s。但是当我尝试导入 'org.tensorflow' 时，我无法让 Android Studio (AS) 识别它。所以，我的主要问题是：如何将 TensorFlow 引入我的演示应用程序。
例如，我创建了一个简单的 class 开头：

package com.foobar.tfdemo; 

import org.tensorflow.contrib.android.TensorFlowInferenceInterface;

public class TensorFlowClassifier implements Classifier {
// do something
}

但是 Android Studio 无法解析 org.tensorflow。可能的选择： 1）修改build.gradle将TF编译到项目中（使用Bazel） 2）外部编译一个TF库（.so）并导入，或者 3) 使用CMakeList.txt导入一个TF库

详细：

选项 1) 修改 build.gradle.
我使用 Inception build.gradle 作为模型并复制了其中的大部分内容。同样的 import org.tensorflow 仍然没有解决，即使没有其他错误。这是 build.gradle 文件：

apply plugin: 'com.android.application'
def bazel_location = '/usr/local/bin/bazel'
def cpuType = 'armeabi-v7a'
def nativeDir = 'libs/' + cpuType

android {
    compileSdkVersion 24
    buildToolsVersion "25.0.2"
    defaultConfig {
        applicationId "com.algoint.tfdemo"
        minSdkVersion 23
        targetSdkVersion 24
        versionCode 1
        versionName "1.0"
        testInstrumentationRunner "android.support.test.runner.AndroidJUnitRunner"

        externalNativeBuild {
            cmake {
                cppFlags ""
            }
        }
    }
    buildTypes {
        release {
            minifyEnabled false
            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.pro'
        }
    }
    externalNativeBuild {
        cmake {
            path "CMakeLists.txt"
        }
    }
}

dependencies {
    compile fileTree(include: ['*.jar'], dir: 'libs')
    androidTestCompile('com.android.support.test.espresso:espresso-core:2.2.2', {
        exclude group: 'com.android.support', module: 'support-annotations'
    })
    compile 'com.android.support:appcompat-v7:24.2.1'
    testCompile 'junit:junit:4.12'
}

task buildNative(type:Exec) {
    workingDir '../../..'
    commandLine bazel_location, 'build', '-c', 'opt', \
      'tensorflow/examples/android:tensorflow_native_libs', \
       '--crosstool_top=//external:android/crosstool', \
       '--cpu=' + cpuType, \
       '--host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain'
}

task copyNativeLibs(type: Copy) {
    from('../../../bazel-bin/tensorflow/examples/android') { include '**/*.so' }
    into nativeDir
    duplicatesStrategy = 'include'
}

copyNativeLibs.dependsOn buildNative
assemble.dependsOn copyNativeLibs
tasks.whenTaskAdded { task ->
    if (task.name == 'assembleDebug') {
        task.dependsOn 'copyNativelibs'
    }
}

选项 2：引入 tensorflow 库 (.so) 文件。
我在这上面花了很多时间。我在命令行使用 Bazel 生成了 libtensorflow_demo.so：

bazel build //tensorflow/examples/android:tensorflow_native_libs --crosstool_top=//external:android/crosstool --cpu=$CPU --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain

并将其放在 ~project/libs 和 ~project/src/app/src/main/jniLibs 中。但我所做的一切似乎都无济于事。

方案三：使用CMakeList.txt编译tensorflow
我没有花太多时间在这上面。我认为 CMakeList.txt 将无法调用 Bazel 或导入 .so 文件。我认为它需要一个 .a 文件。

那么，其他人是如何将 Tensorflow 整合到 Android 项目中的？最好的问候。

Answer 1

看看这个： https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/android/cmake

并且在 debugCompile 和 releaseCompile 中使用 TensorFlow-Android-Inference.

而不是 tensorflow_inference

这对我有用。

Answer 2

最近，在您的 Android 应用中嵌入预训练的 TensorFlow 模型变得容易多了。在此处查看我的博客 post：
https://medium.com/@daj/using-a-pre-trained-tensorflow-model-on-android-e747831a3d6（第 1 部分） https://medium.com/@daj/using-a-pre-trained-tensorflow-model-on-android-part-2-153ebdd4c465（第 2 部分）

我的博客post有更详细的介绍，但总的来说，您需要做的就是：

在 build.gradle 中包含编译 org.tensorflow:tensorflow-android:+ 依赖项。
使用 Java TensorFlowInferenceInterface class 与您的模型交互（无需修改任何本机代码）。

仅供参考，TensorFlow Android 演示应用已更新为使用这种新方法。请参阅 TensorFlowImageClassifier.recognizeImage 以了解它在何处使用 TensorFlowInferenceInterface。

您仍然需要指定一些配置，例如图中输入和输出节点的名称，以及输入的大小，但由于您构建了自己的 TensorFlow 图，您可能知道这些信息。 :-)

TensorFlow、Android Studio 和 Bazel：设置新项目

TensorFlow, Android Studio and Bazel: Setting up a New Project

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