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  • Ubuntu 使用 Android Studio 编译 TensorFlow android demo

    万次阅读 热门讨论 2017-01-17 18:12:41
    前言前段时间成功将 TensorFlow 的 android demo(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...

    前言

    前段时间成功将 TensorFlow 的 android demo(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

    这里写图片描述

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

    这里写图片描述


    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:

    这里写图片描述

    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
    这里写图片描述

    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

    这里写图片描述

    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

    这里写图片描述

    PS: 如果编译失败的话,不妨多试几次

    展开全文
  • 100多个Android Demo的集合

    千次下载 热门讨论 2013-02-11 16:14:56
    几乎涵盖Android的所有组件,来自“安卓巴士”,感谢作者的奉献
  • Tensorflow Lite Android Demo App

    千次阅读 2018-09-01 13:20:31
    Tensorflow Lite Android Demo App 本文仅演示如何打通Tensorflow Lite官方demo。 Building in Android Studio using TensorFlow Lite AAR from JCenter要求Make sure the Android SDK version is greater than 26...

    Tensorflow Lite Android Demo App

    本文仅演示如何打通Tensorflow Lite官方demo。 
    Building in Android Studio using TensorFlow Lite AAR from JCenter要求Make sure the Android SDK version is greater than 26 and NDK version is greater than 14 (in the Android Studio Settings)。 
    http://www.android-studio.org/ 下载好Android Studio安装文件(android-studio-ide-171.4443003-windows.exe)之后直接进行安装,一路默认即可,直到图1。由于TensorFlow Lite对NDK版本有要求,而默认是不安装NDK的,因此在图1所示步骤中,点击右下角“Configurate”,从弹出的窗口中找到“NDK”,如图2所示,选中“NDK”进行安装即可,安装界面如图3所示。

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    图1

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    图2

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    图3

    安装好之后在图1所示界面点击“Open an existing Android Studio project”,打开TensorFlow Lite demo(导航至“\tensorflow-master\tensorflow\contrib\lite\java\demo”),在打开的工程中由于缺少一些Gradle extensions所以会报错,如图4所示,解决方法是点击报错的位置进行安装即可(缺少Gradle extension不止一个,因此要安装多次)。

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    图4

    一切就绪之后,我们以quantized Mobilenet TensorFlow Lite进行演示,下载模型文件,然后解压,将“mobilenet_quant_v1_224.tflite” 拷贝到”tensorflow/contrib/lite/java/demo/app/src/main/assets/”。接着进行“Build”、“Run”即可。但是如果此时电脑没有连接Android设备,会有如图5的提示出现:

    ellipse

    图5

    由于此时没有设备我们无法进行测试,所以可以将一个Android手机通过USB连接到电脑上并开启开发者模式同时允许USB调试。一般是在手机中“设置->开发者选项”中找到“开发者选项”和“USB调试”,启用即可。 
    如果手机连接正常则打开“Tools->Android->Android Device Monitor”之后会出现图6的界面:

    ellipse

    图6 Android Device Monitor

    如果找不到手机,可以检查下驱动有没有安装、SDK Platforms有没有安装。如果是SDK Platforms没有安装回报图7所示的提示:

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    ellipse

    图7 SDK Platforms没有安装

    这时候先查出手机的Android版本号,一般是在“关于手机”中有“Android版本号”,比如笔者的“Android版本号”是5.1,查到“Android版本号”之后打开“Tools->Android->Android SDK Manager”之后会出现图8的界面:

    ellipse

    图8 Android SDK Manager

    找到“Android 5.1(Lollipop)”勾选下载安装即可。手机连接的问题解决之后就会图6所示的正确界面。 
    此时点击Run“app”Run则手机上会自动安装TfLiteCameraDemo,如图9所示。安装好之后手机会自动启动该app,然后运行检测demo,如图10所示。

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    图9 自动安装TfLiteCameraDemo

    ellipse

    图10 TfLiteCameraDemo运行界面

    如果出现了如下错误:Error running app: Instant Run requires ‘Tools | Android | Enable ADB integration’ to be enabled.,则需要打开“Tools->Android->Enable ADB integration”。 
    万里长征,跑通了demo只是开始…… 
    路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

    ellipse

    欢迎到github交流: 
    https://github.com/GarryLau

    展开全文
  • 按照官方的教程编译的tensorflow lite android demo,实际上是无法进行tracking的,尽管代码里面有。因为没有tensorflow_demo.so这个库。 tensorflow lite android demo的编译请参考链接: 那么tensorflow_demo.so...

     

     

    按照官方的教程编译的tensorflow lite android demo,实际上是无法进行tracking的,尽管代码里面有。因为没有tensorflow_demo.so这个库。

     

     

    tensorflow lite android demo的编译请参考链接:【Tensorflow】object_detection:win10 android studio编译tensorflow lite android demo

     

     

    那么tensorflow_demo.so这个库怎么得到呢?

     

     

    有源码肯定是可以编译出来的,但是因为不是专业的android开发,所以弄起来也不是那么容易。遂采用曲线救国的方法。

     

     

     

     

     

    按照博客【Tensorflow】object_detection:win10 android studio编译tensorflow lite android demo的教程编译的tensorflow android demo实际上是生成了tensorflow_demo.so这个库的,就在tensorflow/examples/android/gradleBuild/intermediates/transforms/stripDebugSymbol/debug/0/lib下面

    比如打开armeabi-v7a,

    下面就描述一下怎么将这里的tensorflow_demo.so打包进tensorflow lite 的android demo apk中。

    1. 首先在tensorflow/contrib/lite/examples/android/app/src/main目录下新建一个jniLibs文件夹,将tensorflow/examples/android/gradleBuild/intermediates/transforms/stripDebugSymbol/debug/0/lib下面的内容全部拷贝到新建的jniLibs文件夹下。

    2. 打开tensorflow/contrib/lite/examples/android/app/build.gradle文件,在

    defaultConfig {
            applicationId "org.tensorflow.lite.demo"
            minSdkVersion 15
            targetSdkVersion 26
            versionCode 1
            versionName "1.0"

    后面添加如下内容,

        ndk {
                abiFilters "armeabi-v7a"
            }
            externalNativeBuild {
                cmake {
                    arguments '-DANDROID_TOOLCHAIN=gcc', '-DANDROID_STL=gnustl_static'
                }
            }

    在android {里面添加如下内容

    sourceSets {
            main {
                jniLibs.srcDirs 'src/main/jniLibs'
            }
        }

    3. 编译android demo

    现在点击一下android studio的Sync Project with gradle files,

    如果不报错就ok了。

    手机打开开发者模式,允许调试,连接电脑,点击Run 'app',就编译生成apk并安装到手机上。

    在手机上一共有三个快捷方式TFL Speech、TFL Class、TFL Detect。

    其中TFL Detect就是有我自己模型的app,打开它就可以进行检测了。

    现在的检测就是加了tracking的,打开logcat可以看到相应的信息。

    4. 确认一下是否把tensorflow_demo.so打包进了apk。

    用任意压缩软件打开tensorflow/contrib/lite/examples/android/app/build/intermediates/instant-run-apk/debug/app-debug.apk,

    进入lib/armeabi-v7a目录,可以看到tensorflow_demo.so已经打包到apk中了。

    展开全文
  • webrtc android demo开发

    千次阅读 2018-08-06 15:10:55
    webrtc android demo开发 2015年07月27日 22:04:27 阅读数:5631 1,关于webrtc webrtc是非常流行的项目。首先遇到一个问题就是webrtc的编译问题。 还好有个公司已经帮忙编译好然后放到maven的repo里面了。 地址...

    webrtc android demo开发

    2015年07月27日 22:04:27

    阅读数:5631

    1,关于webrtc

    webrtc是非常流行的项目。首先遇到一个问题就是webrtc的编译问题。
    还好有个公司已经帮忙编译好然后放到maven的repo里面了。
    地址:
    http://mvnrepository.com/artifact/io.pristine/libjingle
    更新速度非常快,和webrtc官方基本同步更新。

    2,android demo

    项目也在pristine项目里面:
    https://github.com/pristineio/apprtc-android
    直接是做好的android studio项目直接下载导入工程即可。

    3,ios demo

    ios设计的和android不一样,直接需要把工程下载然后使用源码编译
    在maven上面没有看到ios的lib包。
    http://tech.pristine.io/build-ios-apprtc/
    按照文章一步一步做,我没有试验过。

    展开全文
  • tensorflow 几个android demo源码环境搭建

    万次阅读 热门讨论 2017-04-27 17:31:55
    tensorflow 几个android demo源码环境搭建说明tensorflow上有几个example,本文重点关注其在android上的应用,源码在gitHub上有,这个apk是什么样子,大家可以通过点击这里进行下载。系统要求 如果需要独立的库,...
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