如何使用tensorflow for mobile，开发环境为android studio _开发环境

亦余心之所善兮，虽九死其犹未悔。这篇文章主要讲述如何使用tensorflow for mobile，开发环境为android studio相关的知识，希望能为你提供帮助。
目前要做一个基于图片识别的安卓app，撇开ui的部分，首先要做的就是在android上把tensorflow跑起来。
在android上使用tensorflow有两种方式：

tensorflow for mobile，较为成熟，包含的功能方法多。
tensorflow lite，是1的升级版，目前处于开发者预览阶段，优势是体积小性能有优化。是未来的趋势。

鉴于项目原因，用的第一种。
第一步，在android studio里添加tensorflow的library引用。
有三种方式
鉴于网络没问题，所以我直接使用第一种方式（Include the jcenter AAR which contains it）：
在build.gradle里添加依赖compile \'org.tensorflow:tensorflow-android:+\'即可
第二步，调用tensorflow接口进行使用。
官网的代码：

// Load the model from disk. TensorFlowInferenceInterface inferenceInterface = new TensorFlowInferenceInterface(assetManager, modelFilename); // Copy the input data into TensorFlow. inferenceInterface.feed(inputName, floatValues, 1, inputSize, inputSize, 3); // Run the inference call. inferenceInterface.run(outputNames, logStats); // Copy the output Tensor back into the output array. inferenceInterface.fetch(outputName, outputs);

根本看不懂这些参数要怎么设定，不过可以用官方的example，所以就直接copy了图片识别的code
【如何使用tensorflow for mobile，开发环境为android studio】拷贝这两个文件就可以了：Classifier.java和TensorFlowImageClassifier.java
第三步，进行识别。

// 用model创建一个分类器。 final Classifier classifier = TensorFlowImageClassifier.create( getAssets(), MODEL_FILE, LABEL_FILE, INPUT_SIZE, IMAGE_MEAN, IMAGE_STD, INPUT_NAME, OUTPUT_NAME); // 加载图片 final Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.noodle); // 识别图片 btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View view) { List< Classifier.Recognition> results = classifier.recognizeImage(bitmap); for(Classifier.Recognition result : results) { tv.setText(tv.getText().toString() + "\\r\\n" + result.getTitle()); } } });

至此，成功在android手机跑起了tensorflow的库，真的是很简单好用。
PS：图片的部分遇到arrayOutOfIndex问题就是这个原因了。