在android上编译和运行python版的tensorflow

Tensorflow采用python作为主语言，虽然tensorflow提供了运行于android的例子，但采用是java。基于源码，采用NDK，可以编译出android版本的tensorflow。
编译环境采用ubuntu 16.04，NDK使用r13b版本，最新的r14版本编译时有些问题。

1.下载源码 1.0版本

2. 编译和安装tensorflow，编译期间需要下载，如果网络环境不好，可能会失败，需要多次尝试。

3. 修改WORDSPACE，取消注释，设置android的sdk和ndk路径，版本。

android_sdk_repository(
    name = "androidsdk",
    api_level = 23,
    build_tools_version = "25.0.2",
    # Replace with path to Android SDK on your system
    path = "/home/xxx/Android/Sdk",
)
#
android_ndk_repository(
    name="androidndk",
    #path="/home/xxx/Android/Sdk/ndk-bundle",
    path="/home/xxx/Android/android-ndk-r13b",
    api_level=21)

4. 编译

bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --cpu=armeabi-v7a --verbose_failures

编译期间，出现错误最多的是有关 STL的错误，一般解决方法是打开对应包的BUILD，找到错误的包名，添加：

copts = [“-std=c++11”]

没有太大的问题，都是一些小错误，涉及到的地方较多，就不再一一列出，对应修改即可。

5. 示例和下载

本文附件为python控制台源码和编译之后的tensorflow python包，运行结果如下：

在WIFI环境下，可以在电脑上通过telnet链接到手机，运行tensorflow代码，如下：

Python控制台源码采用android studio开发，Tensorflow python包解压后，放到内置的sd卡的目录/sdcard/tensorflow/python2.7/dist-packages.

下载：

Python控制台源码

Tensorflow python包

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原文链接：https://blog.csdn.net/srplab1/article/details/68931624
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发表于 2019-09-13 13:08:48
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