Building TensorFlow on Android so Easy

TensorFlow模型如何在移动端运行成为一种趋势，加之MobileNet等轻量级网络的产生，加速了移动端ＡＰＰ嵌入目标检测模型的发展趋势．最近做了tensorflow 模型在按着手机上的移植，效果不错，所以大概记录一下过程．因此本节从环境搭建－编译安装tf开始，一步步开始将tf模型部署到安卓平台，最后在安卓手机界面就能看到TF Detect, TF Classify, TF Stylize, TF Speech四个app程序，并实时进行目标检测．在最后我们将前一节训练的图表检测模型部署到安卓平台．

（本人使用ubuntu 16.04 LTS系统，GeForce GTX 1080　２块显卡，python3环境，本次安装先确保机器可以翻墙！！！！）

１，https://developer.android.com/studio/下载安卓开发工具andorid-studio．下载完后将其解压到/usr/local目录，执行sh ./bin/studio.sh启动即可．

２，在根目录执行git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git下载tf

３，编译设置：打开android studion，选择Open an existing Android Studio project.或者在打开的主界面file-open选择刚刚下载的tf目录下的tensorflow/examples/android目录，然后就能打开该目录，打开build.gradle文件找到并将nativeBuildSystem变量设置为none,例如：def nativeBuildSystem = 'none'，添加如下代码到build.gradle

allprojects {
    repositories {
        jcenter()
    }
}

dependencies {
    compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'
}

意思是添加tf到安卓上的ａｐｐ．这样安卓上就会出现自带的四个app．在所有allprojects下的repositories中添加：maven { url "http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/" }，google()

添加完成后的如：

４，编译：然后点击菜单build-rebuild开始编译运行．然后点击run-run android就行．如果报错就是一些需要的工具包没装，没事，点击界面右上角的train_again就会自己去下载安装，就是时间稍微长点，右下角报错显示没有装什么工具就点击让他自己安装就行．

５，编译完成后手机连接电脑，点击run-run-app就能看到手机链接的电脑（手机如何链接电脑不会的话可以baidu一下，很容易的）即可．

然后在手机界面就会出现４个新的app

至此安装完成．下一步将把上次训练的检测模型部署到手机．

Building TensorFlow on Android so Easy

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