编译完成后,你可以在指定的输出目录中找到生成的TensorFlow Lite库文件。通常,这些文件会位于bazel-bin/tensorflow/lite/java目录下。 你可以通过以下步骤来验证生成的库是否可用: 创建一个Android项目,并将生成的TensorFlow Lite库文件添加到项目中。 在Android项目中编写代码来加载和使用TensorFlow Lite模型进行推理。 运...
tensorflow源码/bazel-bin/tensorflow/lite/java/tensorflow-lite.aar 编译成功,则表示bazel完全安装好了,接下来具体看配置android和ios ===Android=== 安卓直接使用tflite会出现如下提示 [ERROR:flutter/lib/ui/ui_dart_state.cc(209)]Unhandled Exception:Invalidargument(s):Failed to loaddynamiclibrary'libtensorfl...
//tensorflow/lite/java:tensorflow-lite 编译完将在bazel-bin/tensorflow/lite/java/中生成一个AAR文件。编译完的AAR包含全架构的so库。 我们可以构建更小的AAR文件,只针对以下一组模型: bash tensorflow/lite/tools/build_aar.sh \ --input_models=model1,model2 \ --target_archs=x86,x86_64,arm64-v8a,a...
# "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...
一般是在AndroidSDK/ndk-bundle下面 3.编译tensorflow lite源码 下载的tensorflow代码中包括tensorflow, tensorflow lite, 和所有的example, models等等,编译只用关注编译 tensorflow lite即可。 进入到下载好的tensorflow目录下输入命令: ./configure 之后根据提示输入自己正确的python安装目录 ...
编译TensorFlow Lite要达到这么个目标:只要写一份app代码就可跨平台运行在Windows、iOS、Andorid,而且编写、调试app主要是在用Visual Studio,一旦Windows通过,基本就可认为iOS、Android也没问题了。 一、TensorFlow Lite如何融入到app TFLite-Architecture 上图是Google官方给的TensrFlow Lite在iOS、Android融入到app的方式...
TensorFlow Lite安卓 tensorflow安卓版本 深度学习向移动端应用,个人觉得是一个很好的方向。现在从网上学习tensorflow安卓手机的demo,参考各位博友的成果,总结一下,方便自己后期的使用。运行tensorflow demo的例程有两种方法,第一种是在linux下的bazel来实现生成.apk文件直到手机上安装。另一种就是通过AndroidStudio编译,下载...
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...
Android平台编译 如果不做定制化操作,我们不需要自己编译TensorFlow Lite Android库。我们可以直接使用位于MavenCentral的TensorFlow Lite AAR。但是在某些情况下,我们需要本地编译TensorFlow Lite。例如,您可能正在构建一个包含operations selected from TensorFlow的自定义二进制文件,或者需要对TensorFlow Lite进行局部修改。