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，需要分开构建tensorflow的源码
- 物体追踪以及YUV转RGB在
libtensorflow_demo.so中 - android5.0 ( API21 )及以上
几个例子的说明
这个apk安装完成后会有3个图标，启动不同的Activity对应不同的demo，每个demo都可以通过音量键来开启和关闭后台信息。
-
TF Classify:
启动页面为
/src/org/tensorflow/demo/ClassifierActivity.java,其作用是启动相机，自动识别出相机预览框中的物体。 -
TF Detect
启动页面为
/src/org/tensorflow/demo/DetectorActivity.java，使用深度神经网络模型进行运行物体检测。 TF Stylize
启动页面为src/org/tensorflow/demo/StylizeActivity.java,实时将相机的预览界面处理成特定画风。
新版本apk的下载
最新版本的apk资源，可以访问https://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-android/ ，点击view节点下面的output，点击tensorflow_demo.apk进行下载。
好了，以上是一些基本的介绍，现在我们开始下载demo的源码，进行编译。
1. 安装tensorflow
关于tensorflow的安装，可以直接前往官方文档地址https://www.tensorflow.org/install/ ，也可以参照我之前写的博客 http://www.jianshu.com/p/5b4e961f010f ，此处不再赘述。
2. 安装构建工具bazel
bazel的安装，比较简单，可以直接参考官方文档https://bazel.build/versions/master/docs/install.html ，但值得注意的是，bazel目前还不支持在window上构建Android，官方说的是后期可以支持gradle。
博主用的是ubuntu，比较方便，简单提一下。
- 需要ubuntu14.04及以上
- 需要JDK 8，如果没安装请运行
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
- 添加APT库
echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list`
curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -
- 安装bazel
sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel
如果只是要更新，则运行
sudo apt-get upgrade bazel
3. 下载源码
好了，终于到了下载源码部分了，首先，新建一个文件夹，比如AI，然后进入到AI文件夹，使用git下载代码。
git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
注意：--recurse-submodules参数是用来防止后面出现的protobuf错误的。
4. 配置本地环境
载好源码后，会出现一个tensorflow的文件夹，这里面放着所有tensorflow的源码，但是我们要关注的源码位于..\AI\tensorflow\tensorflow\examples\android目录下。
1. 修改WORKSPACE文件
因为本地环境的不同，因此我们需要先修改/tensorflow目录下的WORKSPACE文件,找到如下一段代码，对应配置好你的sdk版本以及位置，还有ndk的版本和位置，并且去掉注释：
# Uncomment and update the paths in these entries to build the Android demo.
#android_sdk_repository(
# name = "androidsdk",
# api_level = 23,
# # Ensure that you have the build_tools_version below installed in the
# # SDK manager as it updates periodically.
# build_tools_version = "25.0.2",
# # Replace with path to Android SDK on your system
# path = "<PATH_TO_SDK>",
#)
#
# Android NDK r12b is recommended (higher may cause issues with Bazel)
#android_ndk_repository(
# name="androidndk",
# path="<PATH_TO_NDK>",
# # This needs to be 14 or higher to compile TensorFlow.
# # Note that the NDK version is not the API level.
# api_level=14)
比如我的就修改成了：
android_sdk_repository(
name = "androidsdk",
# 设置成你安装sdk的最高版本，对应修改manifest.xml以及gradle的target
api_level = 23,
# Ensure that you have the build_tools_version below installed in the
# SDK manager as it updates periodically.
build_tools_version = "25.0.3",
# Replace with path to Android SDK on your system
path = "/home/cxq/android-sdk-linux",
)
# 推荐使用r12版本，更高的版本可能会造成bazel出错
android_ndk_repository(
name="androidndk",
path="/home/cxq/android-sdk-linux/ndk-bundle",
# This needs to be 14 or higher to compile TensorFlow.
# Note that the NDK version is not the API level.
api_level=14)
注意：
- api_level需要设置成你本地sdk最高的版本，推荐23及以上，在android:build.gradle 以及AndroidManifest.xml也对应修改targetSdkVersion
- ndk的版本，推荐使用r12，否则bazel编译的时候会报错。
2. 构建
进入到AI/tensorflow目录下，输入以下命令：
bazel build -c opt //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo
如果有报protocol buffers的相关错误，运行git submodule update --init命令，并且确保WORKSPACE文件配置对了
3. 安装apk
开启手机的调试模式，运行：
adb install -r bazel-bin/tensorflow/examples/android/tensorflow_demo.apk
4. 使用Android Studio
可以在Android Studio中直接打开tensorflow/examples/android，但是需要配置好你的gradle、sdk、ndk
- gradle必须要在3.3以上版本
- build_tool_version需要指定在25以上
- 配置好你的ndk
- 很重要：在android:build.gradle 中配置好你的bazel路径，默认的是如下的：
def bazelLocation = '/usr/local/bin/bazel'
但是在该路径下并没有bazel，因此会报如下错误：
Error:Execution failed for task ':buildNativeBazel'.
A problem occurred starting process 'command '/usr/local/bin/bazel''
此时只需要把路径改成你的bazel路径就好，比如我的是：
def bazelLocation = '/usr/bin/bazel'
这样配置完毕后，就能直接在AS中使用run去运行了。
