Ubuntu 使用 Android Studio 编译 TensorFlow android demo

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了Ubuntu 使用 Android Studio 编译 TensorFlow android demo前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

时间成功将 TensorFlow 的Androiddemo(TensorFlow android demo 教程)复现了,将 tensorflow 的深度学习模型移植到了Android 手机。最近想进行二次开发,移植我自己训练的模型到手机上。

之前在复现 demo 的过程中,没有使用过专门的安卓开发IDE,一般是用 Eclipse 看源代码,然后直接在 Terminal 中使用 Bazel 进行编译。但是如果想开发自己的项目,这样真心不方便(除非你是大牛级的人物)。所以没有一款安卓开发专用的 IDE 怎么行呢?

起初是想通过向Eeclipse 安装 android 开发插件,进行二次开发,可是捣鼓了很久,都没有成功。最后只能转向 Android Studio

但是我之前从来没有用过 Android Studio,更没有任何安卓的开发经历。只能一点一点摸索着来,试了很久,今天终于成功使用 Android Studio 编译 TensorFlow 的android demo了。

现在我把搭建环境和编译的过程整理出来,希望对像我一样没有任何安卓开发或 Android Studio 使用经历的人,能够有所帮助

准备工作

1、下载 tensorflow 项目的源码
2、安装 SDK、NDK 和 Bazel(其中 SDK 可选,可以在安装Android Studio时再进行安装)

这两步都可以参考我的另一篇文章,里面都有详细的安装步骤介绍

将 TensorFlow 移植到 Android手机,实现物体识别、行人检测和图像风格迁移详细教程

一、安装 Andriod Studio

1、首先下载Andriod Studio(以下简称 AS)安装包:
Andriod Studio 官网下载地址

2、然后参考官网的安装教程进行安装 :
Andriod Studion官方安装教程

a)、将下载的zip文件解压到想要安装AS的位置

b)、打开终端,切换路径$ cd XXX/android-studio/bin

(XXX是指你的AS安装位置)

c)、运行$ ./studio.sh则会看到 android studio 启动。
(如果启动失败,检查一下 studio.sh 是否拥有可执行权限)

d)、程序启动后,会提示用户指定SDK的安装路径。(若不指定,则会自动下载安装sdk)

二、修改配置文件

打开 ~/tensorflow/examples/android/下的 build.gradle文件

1、将第一行代码def bazel_location = 'usr/local/bin/bazel'替换为自己的bazel安装路径

2、将下方的 compileSdkVersion和 buildToolsVersion 更改为自己电脑上安装的版本


三、添加 tensorflow android 项目到 AS

点击 open an existing android studion project ,选择 ~/tensorflow/examples/android,之后AS会开始配置和导入项目。

导入成功后,AS可能会提示更新 Gradle 插件,如下图所示:

我在点击update,更新完gradle之后,出现了项目导入失败的错误提示。Google了一下,发现网上有很多人反应在更新完gralde之后,出现了同样的导入报错。

后来我又重新下载了Android demo的源码,从AS中再次导入项目时不选择update,就导入成功了。

因此如果你在选择更新gradle之后也遇到导入失败的话,可以尝试重新导入项目并选择不更新gradle试试看。

四、编译运行demo

1、开启手机的debug模式,使用USB数据线将手机连接PC
2、点击AS下方的 monitor,查看手机是否连接成功

3、点击AS 的 run ,开始编译和安装

4、可以点击Gradle Console实时监测编译情况

5、编译成功后,提示下图所示的Build Successful,之后AS开始安装APK文件到手机

PS: 如果编译失败的话,不妨多试几次

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