AI on Android:安卓平台上的人工智能应用实战（01.环境的搭建）

人工智能可以说是近些年来最热门的词汇之一，可是大多数人工智能都是工作在后端的。作为Android工程师的我们也应该了解一些AI在移动平台的应用，一方面可以丰富自己的知识、拓展自己的技能，另一方面也可以让我们跟上时代的潮流、掌握最新的“黑科技”。

在开发AI之前，我们首先要完成开发环境的搭建，本文选用的系统环境为Windows10系统64位，其他系统的配置流程类似，具体请参考各个官网：

第一步：安装Python

开发不同的程序需要不同的编程语言，可能有的同学会担心作为一名Android工程师，整天在与Java和Kotlin代码打交道，对于Python这门并不熟悉，这是不是说我就不可能学会开发Android平台的AI应用了。这里提前说明一下：开发Android平台的AI应用并不需要你会Python语言，所以对于这一点大家不必担心。

Python有多个版本最适合的版本是Python3.5，我们去官网下载Python3.5.2版本的windows10x64位安装包：https://www.python.org/downloads/windows/

安装过程很简单，只需要注意一点：勾选“Add Python 3.5 to PATH”以及“pip”这两个勾选项。这可以帮助你自动配置好Python的环境变量以及安装pip工具。

测试：

安装之后按windows+R运行cmd，输入

pyhton --version

窗口会正确显示对应的python版本号，输入

pip --version

窗口会正确显示对应的pip版本号，说明Python和pip安装成功。

第二步：安装Tensorflow

从头搭建一个神经网络可能对于我们来说很复杂，我们不需要也没必要自己实现神经网络的搭建过程，谷歌的Tensorflow框架大大简化了搭建神经网络的过程，而且Tensorflow仓库中有许多前人优秀的工作成果，我们可以直接用于我们的项目之中。

win+R运行cmd，输入

pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

这里的Tensorflow版本是根据你的Python版本和计算机系统和硬件决定的，没什么特别的输入上述安装命令即可，详情见：https://tensorflow.google.cn/install/pip

安装过程可能很慢，不要动耐心等待安装完成。

测试：

安装完成后在cmd中输入

python

进入Python命令行环境，接着输入

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

会打印出Tensorflow的版本号，说明Tensorflow安装成功。

第三步：安装PyCharm

一个好的IDE可以大大提高你的工作效率。开发Android程序时Android Studio是我们的首选IDE，写Python代码时我们也需要一个优秀的IDE，这里选用了同为“Jet Brains”全家桶的PyCharm。

我们去官网下载对应版本的IDE：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/，下载免费的社区版本即可。安装过程很简单不做赘述。

接着打开IDE，新建项目，新建Hello.py文件，输入下列代码：

import tensorflow as tfprint(tf.__version__)

这时你可能会发现有错误，提示找不到Tensorflow，这是因为PyCharm自带了一个Python而我们安装的Tensorflow是安装在我们自己的下载的Python中，我们需要更改项目的Python解释器为我们自己的安装的那个：

File->Settings-> Project: untitled->Project Interpreter,更改Project Interpreter为我们自己安装的Python解释器，默认安装路径在：C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python35\python.exe,具体路径也可以查看系统的PATH环境变量。

点击OK，这时可以看到错误消失，点击Run运行程序，窗口中会打印出Tensorflow版本号：

OK，到此为止环境的搭建已经完成，后面我会继续带领大家一步一步完成Android平台的AI应用实践。