export PATH="$PATH:$bazel的目录/bin" cmake下载与安装 下载地址:https://cmake.org/download/ 在下载地址选择需要的linux版本cmake,如cmake-3.10.1-Linux-x86_64.sh,通过如下命令安装: chmod +x cmake-3.10.1-Linux-x86_64.sh && ./cmake-3.10.1-Linux-x86_64.sh python tensorflow的安装 conda in...
接着编译android对应的jar和so文件。 编译jar包: bazel build //tensorflow/contrib/android:android_tensorflow_inference_java 产出物路径: bazel-bin/tensorflow/contrib/android/libandroid_tensorflow_inference_java.jar 编译so文件: bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so--cro...
3. 下载android studio 其实可以直接下载android NDK就可以了,但是因为我们后面会设计到android的相关部署代码,android studio 下载后就解决了所有android所需要的东西都可以自动下载,比较方便 下载地址如下: https://developer.android.google.cn/studio 下载完android studio后,在studio中手动下载NDK, CMAKE这些我们需要...
配置gradle 或者 自编译TensorFlow源码导入jar和so compile ‘org.tensorflow:tensorflow-android:1.2.0’ 导入pb文件.pb文件放assets目录,然后读取 String actualFilename = labelFilename.split(“file:///android_asset/“)[1]; Log.i(TAG, “Reading labels from: “ + actualFilename); BufferedReader br =...
Android+TensorFlow+CNN+MNIST实现手写数字识别 开发环境 TensorFlow: 1.2.0 Python: 3.6 PythonIDE: PyCharm 2017.2 AndroidIDE:Android Studio3.0 训练与评估 训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件,其保存了利用TensorFlow pythonAPI构建训练后的网络拓扑结构和参数信息,实现方式有很多种,除了cnn外还可以使用...
本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别。 Code here~ Practice Environment TensorFlow: 1.2.0 Python: 3.6 Python IDE: PyCharm 2017.2 Android IDE: Android Studio 3.0 ...
接着，编辑/tensorflow/tensorflow/core/kernels/里的 BUILD 文件，在 Android libraries section 中的「android_extended_ops_group1」或「android_extended_ops_group2」里添加缺失的 ops。我们也可以删除不必要的 ops，使 .so 文件变得更小。现在，运行下列命令：bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:...
但是一是有业务需求，二是自己又想把 SDK 推到手机 APP，提高用户量，验证 SDK 的稳定性和交互体验，...
Android+TensorFlow+CNN+MNIST实现手写数字识别 开发环境 TensorFlow: 1.2.0 Python: 3.6 Python IDE: PyCharm 2017.2 Android IDE: Android Studio 3.0 训练与评估 训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件,其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息,实现方式有很多种,除了cnn外还...
Exact command to reproduce:bazel build --cxxopt=--std=c++11 -c opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so --verbose_failures --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --cpu=arm64-v8a ...