最后,在AndroidManifest.xml里添加, <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" /> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" /> 1. 2. 并在<application>属性里添加 android:requestLegacyExternalStorage="true" 1. 如下图所示, 运行APP,SR一张...
1.首先下载tensorflow的源码 下载地址为:https://github.com/tensorflow/tensorflow 2.使用Android studio打开android工程 具体位置为:tensorflow-master\tensorflow\examples\android 第一次打开时会出现一些错误,没关系。 3.修改build.gradle文件 修改的地方一共有3处,不然会报错 将原来的内容如上图所示的屏蔽,然后添加...
Android NDK 15.2 Android gradle plugin 2.3.0 TensorFlow 1.3.0 bazel 0.5.4-homebrew 详细教程和实现：https://github.com/chiachunfu/speech 第一步：模型压缩 为了将深度学习模型部署到移动/嵌入式设备上，我们应该致力于减少模型的内存占用，缩短推断时间，减少耗电。有几种方法可以实现这些要求，如量化...
f.write(tflite_model) 这将生成一个优化的TensorFlow Lite模型,非常适合在Android设备上运行。 在Android Studio中集成: 接下来,需要将优化后的模型集成到Android应用程序中。在Android Studio中,首先需要创建一个TensorFlow Lite的Interpreter对象,用于执行模型推理。然后,根据模型的输入和输出数据类型创建相应的张量(Tens...
bazel-bin/tensorflow/contrib/android/libtensorflow_inference.so 除了.so 文件之外,我们还需要一个 JAR 文件。运行: bazel build //tensorflow/contrib/android:android_tensorflow_inference_java 你将在这里找到该文件: bazel-bin/tensorflow/contrib/android/libandroid_tensorflow_inference_java.jar 现在,可以将 .so...
下载地址:https://developer.android.google.cn/studio 另外我们还能顺手从0开始接触一下Kotlin,这是谷歌推荐使用的Andriod App开发语言。 1 先熟悉一下流程,New一个Project,选Empty Activity 项目配置页只重命名项目名称即可,其他不用管,等待初始化完成即可。
首先用Android Studio打开目录tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android 修改build.gradle def nativeBuildSystem = 'none' 把nativeBuildSystem的值改为none, 这样就不会本地编译tensorflow库,而是直接用TensorFlow AAR from JCenter 修改build.gradle和download-models.gradle文件中所有的jcenter()为jcenter { url...
有了上面的模型之后,我们就使用Android Studio创建一个Android项目,一路默认就可以了,并不需要C++的支持,因为我们使用到的TensorFlow Lite是Java代码的,开发起来非常方便。 1、创建完成之后,在app目录下的build.gradle配置文件加上以下配置信息: 在dependencies下加上包的引用,第一个是图片加载框架Glide,第二个就是我们...
现在,在Android Studio上创建安卓示例工程吧。 将imagenet_comp_graph_label.strings.txt(目标标签)以及tensorflow_inception_graph.pb放进assets文件夹。 将libandroid_tensorflow_inference_java.jar放进lib文件夹,单击右键,添加库。 在主目录新建一个jniLibs文件夹并且将libtensorflow_inference.so放到jniLibs/armeabi-v7...
一、编译TensorFlow在android上的Demo 1.1 搭建环境 l 下载tensorFlow 首先,选择一个目录用git命令下载tensorFlow 在github上的源码, 如下所示: TensorFlow下载完毕之后,在tensorflow/tensorflow/examples/android/ 目录下面是android的示例。 l 搭建android环境