1> 自己的图片资源搜集
借助工具： Fatkun Batch Download Image
google chrome 插件， 可以下载当前页面中的图片， 本例下载三类：美食/旅行/宠物
保存为： images/food/**.jpg ; images/travel; images/pet
2> 训练自己的模型
python tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py --bottleneck_dir=/tf_files/bottlenecks --how_many_training_steps 4000 --model_dir=/tf_files/inception --output_graph=/tf_files/retrained_graph.pb --output_labels=/tf_files/retrained_labels.txt --image_dir /tf_files/images
3> 为移动版本优化模型PB文件
./configure
bazel build tensorflow/python/tools:optimize_for_inference
bazel-bin/tensorflow/python/tools/optimize_for_inference --input=/tf_files/retrained_graph.pb --output=/tf_files/retrained_graph_optimized.pb --input_names=Mul --output_names=final_result
4> 编译tensorflow中 example中 android项目, 编译完毕后，在android studio中生成apk
此时 assets中会有例子中自带的一些 model.pb, labels.txt
5> 修改ClassifierActivity.java中的参数
private static final int INPUT_SIZE =299;
private static final int IMAGE_MEAN =128;
private static final float IMAGE_STD =128;
private static final String INPUT_NAME ="Mul";
private static final String OUTPUT_NAME ="final_result";
private static final String MODEL_FILE ="file:///android_asset/retrained_graph_optimized.pb";
private static final String LABEL_FILE ="file:///android_asset/retrained_labels.txt";
6> 将第4步中训练的retrained_graph_optimized.pb, retrained_label.txt 复制到assets中
7> 重新编译和运行应用， TF Classify 即可
