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Android端运行Tensorflow

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将Tensorflow训练好的模型部署在Android端，网上找到的很多资料要么过于复杂，要么就根本不能运行，于是记录下具体的整合步骤。

New Project

local.propertities文件中指定ndk目录

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ndk.dir=/Users/zijiao/Library/Android/sdk/ndk-bundle

向src/main/jniLibs/[cpu]目录添加对应的libtensorflow_demo.so文件

其中[cpu]包含arm64-v8a、armeabi-v7a、x86、x86_64

修改build.gradle文件

android闭包中添加

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aaptOptions { noCompress 'pb' }

android-defaultConfig闭包下添加（可选）

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ndk{
	//生成的so名字
	moduleName "tensorflow_demo"         
	//输出指定三种abi体系结构下的so库。目前可有可无。
	abiFilters "arm64-v8a", "armeabi-v7a", "x86_64", "x86"  
}

将TensorFlowInferenceInterface.java 拷到src/main/java/org.tensorflow.contrib.android目录下

注意加载so文件

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static {
    System.loadLibrary("tensorflow_demo");
}

将Model文件和Label文件拷到src/main/assets目录下

测试是否成功

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TensorFlowInferenceInterface inference = new TensorFlowInferenceInterface();
String modelPath = "file:///android_asset/[.pb文件名]";
int code = inference.initializeTensorFlow(getAssets(), modelPath);
if (code == 0) {
	// 初始化成功
}

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------------- The end -------------
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