配置过程出出现了太多问题。而且由于自己是小白，从开始接触tflite到布置成功，走过了很多弯路，这里主要是把自己遇到的问题记下来。以及详细流程。帮助和我一样的小白。（请勿转载哈）

这篇文档适合全新小白

一、下载官方历程：

https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android

如果打不开，可能需要翻墙哈。或者也可以这么试试：

百度搜收：tensorflow lite 点进去，然后点击如下即可：

二、环境配置：

我使用的是android studio

我也使用了android studio 3.5.2，没成功，我最后使用的是4.0的版本，安装教程可以百度大同小异。

三、导入模型(关键)

3.1 打开android studio->然后点击open

3.2找到官方历程文件夹，我对应的是：

G:\example\examples-master\examples-master\lite\examples\object_detection\android

点击ok,即可。

然后你会发现，右下角在下载，如果等他结束，成功了，万幸：

然后这里没报错，那么就是万幸。但是一般感觉都会错，如果错了，就直接这样处理就可以了：

很奇怪，第一次做的时候一直报错，第二次就不报错了。但是为了怕小白不会，这里还是稍微提一下，一般报错原因就是，gradle,需要翻墙去下载，到底下载速度过慢，于是报错，

Error:Connection timed out: connect

3.2.1首先点击：

然后对应版本：

然后进入：Gradle Distributions，去下载对应的版本。

3.2.2下载了后，先不要解压。进入文件夹：

C:\Users\LENOVO\.gradle\wrapper\dists\gradle-6.8.3-bin\7ykxq50lst7lb7wx1nijpicxn

我们唯一不一样的可能是：用户和最后的乱码哪里。这个乱码是随机生成的，不用管。进入文件，你会看到：

把一下两个文件删除：

只保留：

然后把你刚刚下载的对应版本，放进来解压：

然后重启Android或则点击：

最后，这个问题就解决了。

3.3 ，在上述的基础上，点击build->make project：

3.3.1 在这里，容易报这样的错：

Connection timed out: connect. If you are behind an HTTP proxy,please configure the proxy settings either in IDE or Gradle.

其实报错也很简单，这个由于是官方的demo,我们刚刚下载的就是官方源码，在建立项目的时候，他就会去下载我们需要对应的tflite和label.txt文件，但是还是那句话，需要翻墙，我翻墙了还是会报错。在这个问题上困扰了很久，最后修改download_model.gradle：

对应：\app\download_model.gradle

task downloadModelFile(type: Download) {
    src 'https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/ssd_mobilenet_v1/1/metadata/2?lite-format=tflite'
    dest project.ext.ASSET_DIR + '/detect.tflite'
    overwrite false
}

preBuild.dependsOn downloadModelFile

src 'https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/ssd_mobilenet_v1/1/metadata/2?lite-format=tflite'

改为（参考：Connect to tfhub.dev:443 [tfhub.dev/216.58.200.238] failed 问题解决_sinat_29217765的博客-CSDN博客_tfhub.dev）：

src 'https://hub.tensorflow.google.cn/tensorflow/lite-model/ssd_mobilenet_v1/1/metadata/1?lite-format=tflite&hl=zh_cn'

然后运行3.3，报错：

Unknown host '不知道这样的主机。 (www.gstaticcnapps.cn)'. You may need to adjust the proxy settings in Gradle.
Learn about configuring HTTP proxies in Gradle

最终改为：

https://hub.tensorflow.google.cn/tensorflow/lite-model/ssd_mobilenet_v1/1/metadata/1

然后运行3.3，成功！你会发现assent文件夹下多了detect.tflite和labelmap.txt文件：

最后，成功：

3.3 点击ran,然后报错如下：

需要配置一个虚拟手机，或则将自己的手机链接Android即可。

链接自己的手机可以参考：Android studio 如何连接手机_hasfhaiogheiohf的博客-CSDN博客_android studio连接手机

这里讲解链接虚拟手机：

首先知道自己对应的版本，demo要求的是30（这里build成功后，所有的.gradle放置在一起了）：

然后点击：

这里虚拟手机可以自己选择，如果不知道怎么选，又害怕报错的，可以参考：

选定，点击next,:然后找到刚刚对应的版本，点击下载：

这里比较大，下载需要一哈哈。

下载结束，然后选择：

然后配置如下条件：

最后点击run。

最后可能啥都识别不大，然后回去点击

发现出现一下错误：The model is not a valid Flatbuffer buffer

E/tflite: The model is not a valid Flatbuffer buffer
E/TaskJniUtils: Error getting native address of native library: task_vision_jni
    java.lang.IllegalArgumentException: Error occurred when initializing ObjectDetector: The model is not a valid Flatbuffer buffer
        at org.tensorflow.lite.task.vision.detector.ObjectDetector.initJniWithByteBuffer(Native Method)
        at org.tensorflow.lite.task.vision.detector.ObjectDetector.access$100(ObjectDetector.java:88)
        at org.tensorflow.lite.task.vision.detector.ObjectDetector$3.createHandle(ObjectDetector.java:223)
        at org.tensorflow.lite.task.core.TaskJniUtils.createHandleFromLibrary(TaskJniUtils.java:91)
        at org.tensorflow.lite.task.vision.detector.ObjectDetector.createFromBufferAndOptions(ObjectDetector.java:219)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite.TFLiteObjectDetectionAPIModel.<init>(TFLiteObjectDetectionAPIModel.java:88)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite.TFLiteObjectDetectionAPIModel.create(TFLiteObjectDetectionAPIModel.java:82)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.DetectorActivity.onPreviewSizeChosen(DetectorActivity.java:99)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.CameraActivity.onPreviewFrame(CameraActivity.java:200)
        at android.hardware.Camera$EventHandler.handleMessage(Camera.java:1227)
        at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:106)
        at android.os.Looper.loop(Looper.java:223)
        at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:7656)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method)
        at com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:592)
        at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:947)
E/tensorflow: CameraActivity: Exception!
    java.lang.IllegalStateException: Error getting native address of native library: task_vision_jni
        at org.tensorflow.lite.task.core.TaskJniUtils.createHandleFromLibrary(TaskJniUtils.java:95)
        at org.tensorflow.lite.task.vision.detector.ObjectDetector.createFromBufferAndOptions(ObjectDetector.java:219)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite.TFLiteObjectDetectionAPIModel.<init>(TFLiteObjectDetectionAPIModel.java:88)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite.TFLiteObjectDetectionAPIModel.create(TFLiteObjectDetectionAPIModel.java:82)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.DetectorActivity.onPreviewSizeChosen(DetectorActivity.java:99)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.CameraActivity.onPreviewFrame(CameraActivity.java:200)
        at android.hardware.Camera$EventHandler.handleMessage(Camera.java:1227)

这里错误原因是：我们刚刚下载的detect.tflite出现了问题，这里推荐一个官方的tlite版本供下载：

链接: https://pan.baidu.com/s/1tP1hFljPSnKpNLOf7SDMsw 提取码: fs2t 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

然后放到对应的问价下，再点击run,就可以运行了。没问题！妥妥的

最后会出现：

（手表移动到手机框框内，然后点击ALT，移动鼠标，视野转到）

4、总结

这个是对于官方历程的一个实现。仅供参考。有啥问题，大家可以在下面提，我看到消息会及时回复。

tensorflow lite 1---- 移动端部署--object detection 官方历程手把手教程