Tensorflow Lite移动平台编译
Android平台编译
如果不做定制化操作,我们不需要自己编译TensorFlow Lite Android库。我们可以直接使用位于MavenCentral的TensorFlow Lite AAR。但是在某些情况下,我们需要本地编译TensorFlow Lite。例如,您可能正在构建一个包含operations selected from TensorFlow的自定义二进制文件,或者需要对TensorFlow Lite进行局部修改。
使用官方mave获取tflite库:
allprojects {repositories {mavenCentral()maven { // Only for snapshot artifactsname 'ossrh-snapshot'url 'http://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots'}mavenLocal()}
}dependencies {implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'
}
编译过程
1. 安装Bazel及Android开发环境
Android开发环境每个Android开发者都有,这里就不做重复介绍,Bazel构建系统之前的文章已经做过介绍,下面主要说明下官方建议版本:
- Android NDK用以编译TensorFlow Lite的C/C++代码,推荐的版本为19c;
- Android SDK Build tools API建议大于23.
2. 配置WORKSPACE 和 .bazelrc
我们需要为构建TF Lite库进行环境配置。在TensorFlow源码检出根目录下运行/configure
脚本,当脚本要求交互式地为/WORKSPACE配置Android环境变量时,选择“Yes”。该脚本将尝试使用以下环境变量配置设置:
ANDROID_SDK_HOME
ANDROID_SDK_API_LEVEL
ANDROID_NDK_HOME
ANDROID_NDK_API_LEVEL
如果没有设置这些变量,则必须在脚本提示符中以交互方式提供它们。成功的配置会在.tf_configu
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