結(jié)業(yè)安排用到了tensorflow， 邇來在看其github庫時創(chuàng)造tf 不妨在大哥大上運轉(zhuǎn)。 官方的鏈接

所以就依照官方的教程用Bazel 編寫翻譯 Tensorflow 情況，并參考這一篇教程， 演練一個分門別類本人數(shù)據(jù)匯合的模子（fine tuning Inception net）并把它安置在了安卓大哥大上。

截止如次：

底下我會引見下怎樣實行此操縱。

試驗情況

Ubuntu 16.04 LTS （Win10 也不妨，但基礎(chǔ)是Bazel 要勝利地安置，而且本子在4.5之上）

Tensorflow 1.0 (此時的tf本子仍舊革新到了1.2)

安卓大哥大（魅族）

擺設(shè)情況

1，安置Bazel

這個不妨參考官方教程。Ubuntu 安置Bazel 很簡單， 但倡導(dǎo)先安置和擺設(shè)Java

1.1 安置Java 8 你不妨參考這個教程

1.2 以此實行如次吩咐：

echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.listcurl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -sudo apt-get update && sudo apt-get install bazelsudo apt-get upgrade bazel提防確定要提防Bazel 的本子. 輸出 bazel version 去檢查。

2， 載入Tensorflow源碼和 Android studio 以及 Android ndk， 運轉(zhuǎn)官方的demo

2.1 載入tensorflow （事前安置好git東西，要不 cmd 輸出 sudo apt-get install git ）

cmd下輸出

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow提防用 git checkout origin/r1.0 切換到本子1.0 （也不妨不實行此操縱然而有一點各別的場合，在作品結(jié)束指明）

2.2 載入 Android studio 和Android ndk

提防sdk 的本子要在23.0.3之上，最佳是24或 25。 （最新的是25.0.3）用Android studio 內(nèi)里自帶的 SDK manager 革新下SDK的本子。

ndk 不妨到官方網(wǎng)站載入。 以次是載入截止。載入后解壓。

2.3 擺設(shè)tensorflow代碼根目次下的 WORKSPACE文獻

廢除解釋，竄改你對應(yīng)的sdk和ndk的本子號以及path

# Uncomment and update the paths in these entries to build the Android demo.android_sdk_repository( name = "androidsdk", api_level = 25, build_tools_version = "25.0.3", # Replace with path to Android SDK on your system path = "/home/lxt-bupt/Android/Sdk", #)#android_ndk_repository( name="androidndk", path="/home/lxt-bupt/Android/android-ndk-r12b",# api_level=21)3 用Bazel 編寫翻譯Tensorflow 的Android 情況在編寫翻譯之前，先載入妥協(xié)壓 demo的model文獻（Imagenet dataset演練出來的）

curl -L https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip -o /tmp/inception5h.zipcurl -L https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/mobile_multibox_v1.zip -o /tmp/mobile_multibox_v1.zipunzip /tmp/inception5h.zip -d tensorflow/examples/android/assets/unzip /tmp/mobile_multibox_v1.zip -d tensorflow/examples/android/assets/而后運轉(zhuǎn)

bazel build -c opt //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo運轉(zhuǎn)時報protocol 的缺點時，運轉(zhuǎn) git submodule update --init 吩咐，從新編寫翻譯。

這個編寫翻譯功夫很長，功夫會展示很多的warning 即使勝利的話，會得出如次截止。

此時在tensorflow代碼根目次/bazel-bin/tensorflow/examples/android下，會有 tensorflow_demo.apk 此時不妨把該文獻挪動得手機上安置，

會有3個app 天生如次圖， 這3個app即是tensorflow 官方的demo。辨別用來分門別類，檢驗和測定，和變動圖片的作風(fēng)。

3，用本人的數(shù)據(jù)finetuning Inception模子。

1，籌備本人的數(shù)據(jù)。

本人的數(shù)據(jù)集有5個類型, 可樂,可樂,芬達,農(nóng)民山泉,怡寶, 新創(chuàng)造一個data目次

2,Bazel 編寫翻譯retrain 模塊

在根目次下輸出:

bazel build tensorflow/examples/image_retraining:retrain編寫翻譯功夫很長,細心等候, 提防大概要安置少許Python的依附庫numpy mock 之類

3, 演練本人的模子

在tensorflow根目次下興建model目次(寄存演練后的模子)和retrain_logs目次(記載演練進程,再不于用tensorboard可視化),接著輸出如次吩咐:

note: 再有其余的參數(shù)不妨采用,不妨看 tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py 文獻中有哪些不妨采用.

bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain\ --bottleneck_dir=./model/bottlenecks \ --how_many_training_steps 4000 \ --model_dir=./model/inception \ --output_graph=./model/retrained_graph.pb \ --output_labels=./model/retrained_labels.txt \ --image_dir ./data/ \ --summaries_dir ./retrain_logs/發(fā)端了演練進程(先創(chuàng)造bottlenecks,再發(fā)端演練4000次迭代,注企圖片方法是jpeg,要不會報錯)

演練結(jié)束后會在model目次下有retrained_graph.pb (模子) 和 retrain_labels.txt (標簽) 兩個文獻

4,優(yōu)化和嘗試模子

必需要舉行如次build操縱, 在根目次順序輸出如次Bazel吩咐: (仍舊是長久的等候進程)

bazel build tensorflow/python/tools:optimize_for_inferencebazel build tensorflow/examples/label_image:label_image4.1 優(yōu)化模子

在根目次下輸出如次吩咐:

bazel-bin/tensorflow/python/tools/optimize_for_inference \--input=./model/retrained_graph.pb \--output=./model/optimized_graph.pb \--input_names=Mul \--output_names=final_result4.2用優(yōu)化后的模子嘗試圖片

取一張可樂的圖片放到model目次下嘗試,輸出如次吩咐: 你也不妨嘗試其余的圖片:)

bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image \--output_layer=final_result \--labels=./model/retrained_labels.txt \--image=./model/img28.jpg \--graph=./model/optimized_graph.pb截止如次圖:

4.3 竄改關(guān)系的java文獻, /tensorflow/tensorflow/examples/android/src/org/tensorflow/demo 目次下的ClassifierActivity.java文獻

竄改關(guān)系行

依照下圖去每個值的巨細:

并把上述兩個文獻移(optimized_graph.pb 和 retrained_labels.txt)動到 /tensorflow/tensorflow/examples/android/assets 目次下

5,安置模子到安卓大哥大

5.1 從新編寫翻譯Android 情況

根目次輸出:

bazel build -c opt //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo

5.2 把新的apk文獻放到安卓大哥大上安置,結(jié)果運轉(zhuǎn)tf_classify ,功效如次圖

專題推薦：

江門回收廢鋁

江門回收廢銅

江門回收廢鐵

江門回收廢紙

江門廢紙回收

江門廢塑料回收

江門廢銅回收

江門廢鋁回收

江門廢鐵回收

中山廢品回收

廣東廢品回收

江門廢品回收

江門起重機安裝

江門廢品站