一、背景介紹

11月15日，谷歌終於釋出了TensorFlow Lite的開發者預覽版本，這是一款 TensorFlow 用於移動裝置和嵌入式裝置的輕量級解決方案，允許裝置端的機器學習模型的低延遲推斷。

TensorFlow Lite具有的特點如下：

（1）輕量級：允許小 binary size 和快速初始化／啟動的裝置端機器學習模型進行推斷。

（2）跨平臺：執行時的設計使其可以在不同的平臺上執行，如目前支援的android和 iOS。

（3）快速：專為移動裝置進行優化，包括大幅提升模型載入時間，支援硬體加速。

github連結如下：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite

二、環境準備

接下來我們來一起看看官方提供的Android整合TensorFlow Lite的示例。當然首先你的mac已經安裝了AndroidStudio 3。

請點選此處輸入圖片描述

（1）確保Android SDK 的版本號高於26，NDK的版本號高於14 ，如果沒有安裝，在開啟Studio的時候按照如下步驟安裝相應版本。

請點選此處輸入圖片描述

選擇右下角的Configure。

（2）然後選擇SDK Manager,下載相應的sdk。

請點選此處輸入圖片描述

三、編譯、執行

在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite下載程式碼後，在AndroidStudio中匯入官方提供的demo，位於tensorflow/tensorflow-master/tensorflow/contrib/lite/java目錄下。

（1）如果發現如下問題，是由於沒有安裝相應的sdk。

請點選此處輸入圖片描述

在SDK Manager中切換到SDK Tools下，安裝相應的sdk。

請點選此處輸入圖片描述

請點選此處輸入圖片描述

（2）下載TensorFlow Lite 模型和標籤資料。

官方提供的下載地址

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

由於很多人無法訪問，原因你懂得，小編廢了九牛二虎之力好不容易下載到，目前上傳到我的百度雲，有需要的可以關注公眾號後回覆“Tensorflow”，即可下載。

（3） 下載完成解壓mobilenet_v1_224_android_quant_2017_11_08.zip檔案得到一個mobilenet_v1_224.tflite和labes.txt檔案，如下圖，把這兩個檔案複製到assets資料夾下。

請點選此處輸入圖片描述

請點選此處輸入圖片描述

（4）build demo工程，電腦連線上真機，然後run，在手機上會安裝app，自動開啟相機，此時對準一個物體，會自動識別並給出識別的準確率。

請點選此處輸入圖片描述

請點選此處輸入圖片描述

使用開源模型mobilenets，或者自定義資料集或自定義模型模型預測物體的屬性，非常神奇，不同角度預測的準確率也有偏差，如上兩張圖。

四、總結

目前TensorFlow Lite還是預覽版，相信不久Google會發布正式版，給我們帶來更大的驚喜。demo中識別的具體細節和配置，參考官方文件，很詳細。