# "armeabi-v7a"bazel build -c opt //tensorflow/lite:libtensorflowLite.so --config=android_arm --cxxopt="-std=c++11" 会在tensorflow/bazel-bin/tensorflow/lite/目录下生成一个libtensorflowLite.so文件。 在桌面上新建一个文件夹 叫armeabi-v7a,把编译生成的libtensorflowLite.so文件拷贝进去。因为原来...
android studio 导入tensorflowlite Android studio 导入c++库,上一篇博客,分享了 androidstudiondk-build编译C生成.so文件这一篇文章和大家分享一下,用cMake脚本文件添加ndk,来构建C/C++程序。一、概要请参考上一篇文章:androidstudiondk-build编译C生成.so文件
ANDROID_LIB="libtensorflowlite_c.so" ARM_DELEGATE="libtensorflowlite_c_arm_delegate.so" ARM_64_DELEGATE="libtensorflowlite_c_arm64_delegate.so" ARM="libtensorflowlite_c_arm.so" ARM_64="libtensorflowlite_c_arm64.so" X86="libtensorflowlite_c_x86_delegate.so" X86_64="libtensorflowlite_c_...
运行TensorFlow 源码根目录下的./configure脚本,在询问您是否希望构建支持 iOS 的 TensorFlow 时,选择“Yes”。 4. 构建 TensorFlowLiteC 动态框架(推荐) 正确配置 Bazel 后,使用以下命令构建TensorFlowLiteC框架。 bazel build --config=ios_fat -c opt \ //tensorflow/lite/ios:TensorFlowLiteC_framework 此命令...
TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。 FlatBuffers 是由Google开源的一个免费软件库,用于实现序列化格式。它类似于Protocol Buffers、Thrift、Apache Avro。 因此,如果要给移动端使用的话,必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成...
bazel build //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo 1. 构建需要花费较长时间,慢慢等喽。 (4)编译成功 看到下面的结果就OK了。 默认会在tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/android目录下面生成我们想要的apk文件。 5、运行程序 (1)TF Classify(分类) ...
1 从github上下载官方tensorflow 2 安装android studio及对应的SDK及NDK. android studio不需要最新版本，我的版本是2.3.2 3 按照官网连接下载Mobilenet TensorFlow Lite model，解压并拷贝到Assets目录下 4 同步gradle, 如果没有报错，则android studio “Run” app是可以执行的，否则该按钮是灰色的，不能执行。5...
但是作为一个对安卓开发一无所知的人,我也想尝试借助 TensorFlow Lite 在 Android 和 iOS 上部署并使用机器学习模型。Learn by doing是我最推崇的学习方法,所以就跟着课程第二章和第三章code了一下,收获满满,本文即为我做的学习笔记。 TensorFlow Lite 简介 ...
一、TensorFlow Lite 集成在Android应用中集成TensorFlow,首先需要将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式。TensorFlow Lite是TensorFlow的轻量级解决方案,专为移动和嵌入式设备设计。通过使用TensorFlow Lite,您可以将训练好的TensorFlow模型部署到移动设备上,并在本地进行推理。以下是集成TensorFlow Lite的基本步骤: 准备Tens...
网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题。因此,本文会记录从PC端训练、导出到安卓端部署的各种细节。欢迎大家讨论、指教。