在Android项目中，集成TensorFlow，目前（170920）TensorFlow 1.3版本的TF Detect模块无法使用，观察效果，需要使用1.2版本。
项目位置：tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android
配置
下载Homebrew
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
Bazel用于构建项目，必须要安装。最好的方式是通过Brew下载，由于Bazel较大，下载较慢，经常失败，每次从断点处自动连接，需要不断重复下载，直至全部下载完成。
brew install bazel
在TensorFlow的根目录下，创建download_android_model.sh，添加
BASE_URL=https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models
for MODEL_ZIP in inception5h.zip ssd_mobilenet_v1_android_export.zip stylize_v1.zip
do
curl -L ${BASE_URL}/${MODEL_ZIP} -o /tmp/${MODEL_ZIP}
unzip /tmp/${MODEL_ZIP} -d tensorflow/examples/android/assets/
done
用于下载Android的模型，执行
sh ./download_android_model.sh
配置文件，修改根目录的WORKSPACE，打开Android相关的脚本，填写androidsdk路径和androidndk路径，并且修改build_tools_version为26.0.1，支持Bazel编译。
# Uncomment and update the paths in these entries to build the Android demo.
android_sdk_repository(
name = "androidsdk",
api_level = 23,
# Ensure that you have the build_tools_version below installed in the
# SDK manager as it updates periodically.
build_tools_version = "26.0.1",
# Replace with path to Android SDK on your system
path = "/Users/wangchenlong/Installations/android-sdk",
)
# Android NDK r12b is recommended (higher may cause issues with Bazel)
android_ndk_repository(
name="androidndk",
path="/Users/wangchenlong/Installations/android-ndk-r10e",
# This needs to be 14 or higher to compile TensorFlow.
# Please specify API level to >= 21 to build for 64-bit
# archtectures or the Android NDK will automatically select biggest
# API level that it supports without notice.
# Note that the NDK version is not the API level.
api_level=14)
根目录的BUILD文件注释assets的external_assets选项，使用本地asset的模型文件。
android_binary(
assets = [
"//tensorflow/examples/android/assets:asset_files",
# ":external_assets",
],
)
参考：
bazel、asset conflict
构建
在项目的根目录下，使用Bazel构建Android项目，执行项目中的BUILD文件，第一次构建时间较长，耐心等待。
bazel build -c opt //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo
成功，没有任何错误。
安装Android APK，生成三个入口：TF Classify、TF Detect、TF Stylize。
adb install -r bazel-bin/tensorflow/examples/android/tensorflow_demo.apk
AS
本地执行
gradle assembleDebug
全部编译通过，buildNativeBazel较慢，耐心等待。
点击Android Studio的Run按钮，即可。
如果是小米手机，like me，在调度程序时提示“Installation failed with message Failed to establish session”错误，需要在在开发者选项里关闭MIUI优化。
如果出现错误：
java.io.FileNotFoundException: .gradle/buildOutputCleanup/cache.properties (No such file or directory)
则删除.gradle文件夹，即可，参考
原理
tensorflow的Java包，来源于Bazel的构建，
compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'
核心类是Classifier，调用接口类TensorFlowInferenceInterface，执行常见的TF操作，如feed、run、fetch等操作。
// Copy the input data into TensorFlow.
inferenceInterface.feed(inputName, floatValues, 1, inputSize, inputSize, 3);
// Run the inference call.
inferenceInterface.run(outputNames, logStats);
// Copy the output Tensor back into the output array.
inferenceInterface.fetch(outputName, outputs);
模型数据存储于asset文件夹中，文件大小约
tensorflow_inception_graph.pb 53.9MB
ssd_mobilenet_v1_android_export.pb 29.1MB
stylize_quantized.pb 564KB
效果
Thanks 我的同学 @高岩
OK, that's all!
