手把手教你在Android上搭建tensorflow Lite2.0_tensorflow android 依赖

背景

人工智能火了，tensorflow 也火了，Google推出移动版的TensorFlow Lite，作为一个Android开发应该熟悉一下。今天的目标就是能够在移动端也能进行部署深度学习框架，既然Android也能运行TensorFlow 为何不尝试一下，这是程序员们的通病，干就完了。

本次开发环境为TensorFlow 2.1+python 3.7+Android studio 3.6.1

windows10下搭建TensorFlow

这里我只是简单的说一下，毕竟今天的目标不是搭建环境，而是如何在Android上部署TensorFlow。你直接下载anaconda版的python，用命令安装，有坑，不要用pip命令，有两方面有原因，

• 第一、太慢,我无数次下载都是超时，翻墙也不好使；
• 第二、报错（没找到合适的解决办法，统一方法就是降级到1.x，TensorFlow2.0有这个问题 ）。

解决办法：采用conda install python 这个命令。如何你对配置环境确实毫无头绪，你可以参考TensorFlow官网，或者百度一大堆教你如何搭建环境的。

编写python代码

今天我用了一个很简单的例子，用TensorFlow 拟合一个函数，y=ax+b，给出x，y，通过TensorFlow 算出a，b；看一下我拟合效果

其实很简单，代码如下：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的 Keras 模型。
x = [-1, 0, 1, 2, 3, 4]
y = [-3, -1, 1, 3, 5, 7]

model = tf.keras.models.Sequential(
    [tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
model.fit(x, y, epochs=500)
print(model.predict([1, 3, 7]))
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记住([1, 3, 7])得到的结果，我们会在Android也运行这组数据，看结果是否一样。

模型转换

上面是用Keras写例子，既然python 的TensorFlow 已经写好了，那如何在Android上用呢，就需要用到转换，将python代码转成Android 可以用的。

export_dir = 'saved_model/test'
tf.saved_model.save(model, export_dir)
#转换模型。
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
tflite_model_file = pathlib.Path('saved_model/model.tflite')
tflite_model_file.write_bytes(tflite_model)
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这个tf.saved_model.save(model, export_dir) 可能会报错，无法创建目录，你可以手动来创建目录。

在对应的目录下，找到一个.tflite的文件，这个文件就是我们在Android要调用。

新建一个Android 项目

Android 环境需要哪些依赖？
TensorFlow lite文件放在哪？
如何调用？
数据如何输入?
结果在哪?

下面我都会一一说明。

1.依赖

• 在build.gradle中依赖 implementation ‘org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly’，这个必不可少的。

• 添加arm支持

defaultConfig {
        ……
        ndk {
            abiFilters 'armeabi-v7a', 'arm64-v8a'
        }
    }
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• 防止aapt对模型进行压缩，不然读取模型时会报错。

android{
	……
 aaptOptions {
        noCompress "tflite"  //表示不让aapt压缩的文件后缀
    }
}
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2.如何读取文件并使用

• 将**.tflite**文件放在assets文件下面
  
• 知道文件放在哪，接下来就要了解如何获取这个模型，并在Android 中使用。

public class TFLiteLoader {
    private static Context mContext;
    Interpreter mInterpreter;
    private static TFLiteLoader instance;

    public static TFLiteLoader newInstance(Context context) {
        mContext = context;
        if (instance == null) {
            instance = new TFLiteLoader();
        }
        return instance;
    }


    Interpreter get() {
        try {
            if (Objects.isNull(mInterpreter))
                mInterpreter = new Interpreter(loadModelFile(mContext));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return mInterpreter;
    }


    // 获取文件
    private MappedByteBuffer loadModelFile(Context context) throws IOException {
        AssetFileDescriptor fileDescriptor = context.getAssets().openFd("model.tflite");
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
        FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
        long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
        long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
        return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
    }
}
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输入输入和输出：

float[][] input = new float[][]{{1, 3, 7}};
float[][] output = new float[3][1];
TFLiteLoader.newInstance(getApplicationContext()).get().run(input, output);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
	for (int j = 0; j < 1; j++) {
		Log.i(TAG, output[i][j] + "");
		}
	}
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运行结果如下：

这个结果和python版的一样的，到此我们算是成功在Android上部署了TensorFlow lite。

demo