在做本專案之前，是一個非常非常小白的半吊子深度學習愛好者，但是一個月來接觸了並主導了一個計算機視覺小專案，收穫頗多。這篇文章詳細介紹一下從0到apk的一個TensorFlow模型移植的demo。

不得不說，Google真是非常強大，尤其是TensorFlow和Android出自一家，使兩者的遷移降低了很大難度。

由於之前從未接觸過Android開發，因此下面主要分為以下幾部分來實現：

1. 模型準備（生成.pb模型和.txt標籤檔案）

2. 安裝Android studio（從0開始）

3. 匯入模型並編譯（很簡單的操作==）

4. 遷移自己的模型（目前只實現了同類模型遷移）

下面開始詳細介紹：

1.模型準備

模型只需要兩個：一個是訓練生成的模型.pb檔案和標籤檔案.txt

2.安裝Android studio

這個很麻煩啊，整個這個遷移過程做了大概一整天，但是一上午的時間就是安裝這個ide了。我是參照各個前輩的教程上寫的，主要步驟依次是：下載安裝JDK和SDK（其實這兩個都可以先不安裝，我是參考別人的部落格說是先安裝這兩個，但是其實在安裝AS的時候可以再裝。）JDK就是直接用AS推薦的嵌入式的就可以，SDK我是用的自己的，到時候把路徑改到SDK安裝的位置就行。

其他的貌似沒有特別需要注意的了。但是建立第一個工程的時候需要等待一段時間，命令窗顯示下載gradle的東西。

3.匯入模型並編譯

把TensorFlow的Android模型匯入進去，記得把配置檔案（build gradle）的相關版本改對，改成SDK的最高版本。如果匯入成功了就可以插上安卓手機準備編譯啦。但是如果不成功，就根據報錯的日誌資訊去google，基本上都可以找到對應的改正方法，因為這時候的錯誤都是配置啊、版本啊這類問題。

編譯的時候，有一個點很容易忽略，就是update AS，因為如果不是最新版本配置的化會報錯！這個報錯後的提示特別難發現是要更新的問題，我是多方嘗試後無果最終在Stack Overflow上找到的解決方法----update，重啟之後就好了啦，就可以run了。

run成功後，我們的手機上就可以發現同時安裝了4個TFapp，分別是圖片分類、檢測、風格轉換和語音轉換。點開就可以測試啦。（還有個小問題需要注意，就是安卓版本的問題，因為高版本的SDK生成的apk可能在較低版本的安卓裝置上不能安裝）

4.遷移到自己的模型

這裡因為我訓練的是基於SSD_mobileNet的物體識別模型，因此是針對其中的檢測模型修改。

其實若只是要在手機上安裝觀察效果，操作起來非常簡單，把第一部分中準備的兩個模型放到assets資料夾中，把detectactivity.java檔案中的API模型路徑改成自己的，因為這個檢測模型優先ssdmobilenet，其後才是yolo和multibox演算法。

特別注意一下，txt檔案的第一行要是？？？，否則會報一個索引錯誤。

然後run就好啦。