tensorflow-android

2018-02-14

Build for Android

Enviroment

Tensorflow在linux,mac,windows上都能运行，我当前的环境是Fedora 27.
以下为最新的编译环境（2018.2.14），如果编译过程中出现问题，可以从环境上入手。

android SDK: api level 26
andriod build-tools: 26.0.1
android NDK: r14b

编译需要使用bazel

1	dnf install bazel

其他平台自行搜索安装方式即可。

Install

tensorflow支持多种安装方式，当然，最方便的是直接使用pip安装

$ pip install tensorflow      # Python 2.7; CPU support (no GPU support)
$ pip3 install tensorflow     # Python 3.n; CPU support (no GPU support)
$ pip install tensorflow-gpu  # Python 2.7;  GPU support
$ pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; GPU support

如果使用的是NVIDIA的显卡，支持CUDA，则可以选择安装GPU支持的版本。

Fetch SourceCode

android的测试demo在tensorflow的源码中，可以先将源码clone下来

1	git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

Edit WORKSPACE

clone完成后，打开根目录下的WORKSPACE，修改android_ndk_repository与android_sdk_repository的配置，也就是android-sdk与android-ndk的路径了，我的配置如下

android_ndk_repository(
  name="androidndk",
  path="/media/Hovel/Android/android-ndk-r14b",
  api_level=14)


android_sdk_repository(
  name="androidsdk",
  api_level=26,
  path="/media/Hovel/Android/android-sdk-linux",
  build_tools_version="26.0.1")

其中的含义也很明白了，不再赘述.

Build

android 的 demo在./tensorflow/examples/android下，但编译时不需要去到这个目录下，直接在根目录下执行编译即可，此时编译需要用到bazel，需要提前安装好。

1	bazel build -c opt //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo

其中

//tensorflow/examples/android
是demo的路径

tensorflow_demo
是需要编译target的名称，其定义在tensorflow/examples/android/BUILD的文件里

1
2
3

android_binary(
    name = "tensorflow_demo",
...

执行后就开始编译了。

Install APK

编译完后的APK放在

bazel-bin/tensorflow/examples/android/tensorflow_demo.apk

下，执行安装即可。

Run it!

测试识别情况，输出了各种的可能性概率

[API]

api-datasets

api-estimator