TensorFlowLiteRunonAndroid并实时检测

前段时间弄了几个礼拜的安卓开发，前端后端开发都要弄，终于忙完了．现在继续接着上次的tensorflow on android尝试一下tensorflow lite，要不然心里一直惦记着呢．按照官网的说法，tensorflow lite是比tensorflow在移动和嵌入式设备上更轻量级解决方案，具有低延迟，模型文件更小等优点，而且支持硬件加速．更多说明大家可以看https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/官网说明即可．这里我主要是想跑一个tensorflow lite的demo，实际看看tf lite的效果怎么样，下面大概说一下如何在手机上跑tensorflow lite的demo.

１，下载源码git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git,下载完后将该目录下的tensorflow/tensorflow/contrib/lite目录拷贝出来单独存放．

２．打开Android Studio，选择file-open,选择刚刚拷贝出来的lite/java/demo并打开．

３．下载https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/tflite/mobilenet_v1_224_android_quant_2017_11_08.zip

４，将解压后的.txt和.tflite文件复制到打开文件的assets目录下

５，然后开始编译，运行即可．在编译的时候，会遇到问题，主要是一些接口发生变化，build.grade(model app)报错信息会提示你那些发生变化，并告诉你应该替换为什么，照着做就行．然后把这个文件中的

// jackOptions {
// enabled true
// }
注释掉，结果如上所示．

最后模型ａｐｐ只有７Ｍ左右大小，如下图

模型感觉到速度真的蛮快的，最下面的threads数可以实时设置，当设置为１和设置为１０的时候，检测的速度大小明显不同，通过上面的ms可以看出．