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所以最近根据这个评论tensorflow lite 现在支持 mobilenet_ssd 进行对象检测。太好了.. 我设法用 bazel 构建和运行演示，但最初我想用 Android Studio 来做。不幸的是我做不到。

这是我得到的错误：

Error:Plugin with id 'com.android.application' not found.

阅读评论，似乎我不是唯一对此感到困惑的人。有解决方案吗？或者目前没有针对此特定更新的 gradle 支持？

任何可以澄清这个问题的信息都非常感谢，因为我对人工智能世界还是新手。

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以下是在 Bazel（方法 1）和 Gradle（方法 2）中构建和运行以下（2018 年 8 月 22 日）TensorFlow Lite Android 示例的说明；

如何让 TensorFlow Lite Android 示例运行 [tensorflow/tensorflow/contrib/lite/examples/android]；

（例如对象检测/ssd 模型；detect.tflite[/mobilenet_ssd.tflite]/coco_labels_list.txt）

指令基于；https://medium.com/tensorflow/training-and-serving-a-realtime-mobile-object-detector-in-30-minutes-with-cloud-tpus-b78971cf1193

方法1（巴泽尔）

  • git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
  • cd tensorflow
  • 可选：git checkout master/938a3b77797164db736a1006a7656326240baa59

  • gedit WORKSPACE，并添加对android_sdk_repository和android_ndk_repository的引用；

    android_sdk_repository(
    name = "androidsdk",
    api_level = 28,
    build_tools_version = "28.0.1",
    # Replace with path to Android SDK on your system
    path = "/[INSERTCORRECTPATHHERE]/android-sdk-linux",
)
android_ndk_repository(
   name="androidndk",
   path="/[INSERTCORRECTPATHHERE]/android-ndk-r14b",
   api_level=28)

  • [这可以防止以下错误：

    ERROR: /.../tensorflow/contrib/lite/kernels/internal/BUILD:620:1: no such package '@androidndk//': The repository could not be resolved and referenced by '//tensorflow/contrib/lite/kernels/internal:cpu_check'
ERROR: Analysis of target '//tensorflow/contrib/lite/examples/android:tflite_demo' failed; build aborted: Analysis failed
FAILED: Build did NOT complete successfully (60 packages loaded)]

  • [注意根据https://medium.com/tensorflow/training-and-serving-a-realtime-mobile-object-detector-in-30-minutes-with-cloud-tpus，Bazel需要 android-ndk-r14b -b78971cf1193 ]

  • bazel build -c opt --config=android_arm --cxxopt='--std=c++11' //tensorflow/contrib/lite/examples/android:tflite_demo
  • adb install bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/examples/android/tflite_demo.apk
  • 在 Android 手机上运行示例应用程序 (tflDetect) (search - tflDetect)
  • [在请求时授予应用程序权限]

方法 2（梯度）

  • git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
  • cd tensorflow
  • 可选：git checkout master/938a3b77797164db736a1006a7656326240baa59
  • 可选：从 tensorflow 中提取 tensorflow/contrib/lite/examples/android 文件夹
  • 在 Android Studio 项目中打开 tensorflow/contrib/lite/examples/android 目录。
  • [安装它请求的所有 Gradle 扩展。]

  • 修改app/build.gradle；

    • 删除（注释掉）这个；jackOptions { enabled true }
    • 更改compile 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly'为compile 'org.tensorflow:tensorflow-lite:1.10.0'[最新工作修订版]（或compile 'org.tensorflow:tensorflow-lite:+'

  • [这可以防止以下错误：

    08-22 05:03:19.470 24480-24480/org.tensorflow.lite.demo W/System.err: TensorFlowLite: failed to load native library: dlopen failed: cannot locate symbol "__android_log_vprint" referenced by "/data/app/org.tensorflow.lite.demo-2/lib/arm/libtensorflowlite_jni.so"...
08-22 02:48:55.728 29643-29643/org.tensorflow.lite.demo E/art: No implementation found for long org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper]

  • Gradle 同步

  • 建造
  • 跑
  • [在请求时授予应用程序权限]
  • 在 Android 手机上运行示例应用程序 (tflDetect) (search - tflDetect)

注意是否在运行时抛出错误，例如；

    Unknown failure (at android.os.Binder.execTransact(Binder.java:573))
    Error while Installing APKs
    ...
    Installation failed with message Invalid File: /.../app/build/intermediates/split-apk/debug/slices/slice_5.apk.
    It is possible that this issue is resolved by uninstalling an existing version of the apk if it is present, and then re-installing.
    WARNING: Uninstalling will remove the application data!
    Do you want to uninstall the existing application?

然后尝试以下方法之一；

  • 重启手机，重新运行应用程序
  • Build - 重建项目，并重新运行应用程序

[编辑：要使可选的对象跟踪工作，libtensorflow_demo.so需要安装；

  • 假设上面的带有 Gradle（方法 2）说明的 TensorFlow Lite Android 示例已经完成
  • 使用上面的 Bazel（方法 1）说明执行 TensorFlow Lite Android 示例 - 这将安装 Android 示例的工作版本libtensorflow_demo.so
  • libtensorflow_demo.so现在需要从Android设备上安装的apk中提取
  • 打开 Android studio - 查看 - 工具窗口 - 设备文件资源管理器
  • 确保选择 Android 设备
  • /data/app/org.tensorflow.lite.demo/lib/arm- 右键单击libtensorflow_demo.so​​ - 另存为 - 保存到硬盘上的临时文件夹
  • 创建文件夹tensorflow/contrib/lite/examples/android/app/src/main/jniLibs
  • 创建 4 个子文件夹 ( jniLibs/arm64-v8a, jniLibs/armeabi-v7a, jniLibs/x86, jniLibs/x86_64)
  • 放在libtensorflow_demo.so所有子文件夹中
  • tensorflow/contrib/lite/examples/android在 Android Studio 中打开
  • 使用 Gradle 再次构建
  • 跑 ]

如何让 TensorFlow Lite Java Demo 运行 [tensorflow/tensorflow/contrib/lite/java/demo]

（例如分类模型；mobilenet_quant_v1_224.tflite/labels_mobilenet_quant_v1_224.txt）

指令基于；https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/demo_android

方法1（巴泽尔）

见https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/demo_android / https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/java/demo/README.md（未测试）

方法 2（梯度）

  • git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
  • cd tensorflow
  • 可选：git checkout master/938a3b77797164db736a1006a7656326240baa59
  • 可选：从 tensorflow 中提取 tensorflow/contrib/lite/java/demo 文件夹
  • 在 Android Studio 项目中打开 tensorflow/contrib/lite/java/demo 目录。
  • [安装它请求的所有 Gradle 扩展。]
  • 编辑应用程序 - build.gradle；
    • 更改androidTestCompile('androidx.test.espresso:espresso-core:3.1.0-alpha3'为androidTestCompile('com.android.support.test.espresso:espresso-core:3.0.2'
    • 更改compile 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly'为compile 'org.tensorflow:tensorflow-lite:1.10.0'[最新工作修订版]（或compile 'org.tensorflow:tensorflow-lite:+'

  • [这可以防止以下错误：

    08-22 05:03:19.470 24480-24480/org.tensorflow.lite.demo W/System.err: TensorFlowLite: failed to load native library: dlopen failed: cannot locate symbol "__android_log_vprint" referenced by "/data/app/org.tensorflow.lite.demo-2/lib/arm/libtensorflowlite_jni.so"...
08-22 02:48:55.728 29643-29643/org.tensorflow.lite.demo E/art: No implementation found for long org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper]

  • [当要求选择; '添加 Maven 存储库并同步项目']

  • Gradle 同步
  • 建造
  • 跑
  • [在Android手机上运行演示应用程序（tflitecamerademo）（搜索-tflitecamerademo）]
  • [在请求时授予应用程序权限]
于 2018-08-22T14:22:34.480 回答