前言

当前,深度学习有很多框架:tensorflow、pytorch、caffe、keras等。很多场景下,需要训练好的模型在移动端运行。移动端的框架又有很多TensorFlow Lite、Core ML、NCNN、MNN等等。
其中 tensorflow 所对应的移动端移植框架 TensorFlow Lite。在自己这个系列记录使用 调用tfile进行神经网络预测的android的实现。

整个记录为:
Android(1) —— Android studio 开发环境搭建
Android(2) —— Android Studio找不到连接的手机
Android(3) —— 环境配置、手机端界面设计
Android(4) —— 图像分类的*.tfile的使用 Classify.java
Android(5) —— 安卓机通过相机或相册获取图片PhotoUtil.java
Android(6) —— 主函数的详解 MainActivity.java

环境

  • JDK
  • Android SDK
  • Android Studio 3.5(自己使用的是3.5,其他版本应该有所差异)
  • 安卓手机(自己使用的是小米手机)
  • 数据线(确定USB是OK的,有些数据线是能充电,无法进行数据传输)

1 手机端(以小米手机为例)

  1. 打开手机的开发者模式。
    不同的手机打开的方式不同,根据手机型号百度即可找到打开方式

  2. 【设置】->【更多设置】->【开发者选项】->【打开 USB调试】->【打开 USB安装】->【关掉 启用MIUI优化】
    (这个是小米的操作方式,重点标红的两步,最后一步其他品牌的安卓机无需操作)

  3. 连接手机,手机端出现下图,勾选【一律允许使用这台计算机进行调试】,点击【确定】。


    在下拉栏里,点击【正在通过USB充电】,出现下图,选择【传输文件(MTP)】。

  4. 打开【设备管理器】->【便携设备】,能够正常显示手机型号,则说明手机端处理完毕。

  5. 自己在操作时,未遇到 设备管理器中的带感叹号的【ADBInterface】,以及更新手机驱动的操作。后续如若遇到,再补充这部分内容。

2 电脑端

2.1 配置ADB

通过USB调试应用时,是借助ADB向手机导入APK的,所以如果ADB中能够看到自己的手机时,那么手机已经成功建立连接了。

  1. 找到Android SDK的目录。C:\Users\hp\AppData\Local\Android\Sdk\platform-tools。这是默认路径,其中 hp 是自己的电脑名字。
  2. 配置环境变量。
    在桌面【“此电脑”上右键】–>【属性】–>【高级系统设置】–>【环境变量】
    在【系统变量】中找到【Path】进行双击 -->【新建】,将Android SDK的路径添加进去
  3. 打开终端,输入 adb devices,可以看到设备列表中是显示有自己的手机

    (当没有这一步骤时,输入adb devices时会报错命令有误,但并不影响Android Studio的使用)

2.2 Android Studio 中的配置

  1. 安装 Google USB Driver
    【File】->【Settings】->【Appearance & Behavior】->【System Settings】->【Android SDK】->【SDK Tools】->【Google USB Driver】->【OK】。等待下载安装完,点击【finish】

2.3 开始调试

点击工具栏中的 绿色三角按钮,运行。
可以在Profiler中看到手机的型号。这个窗口显示方式:快速按两下SHIFT键,搜索Profiler,双击即可。


如果Profiler中没有看到自己设备名称,重新点击绿色三角运行;打开终端输入adb devices,看是否连接成功;把开发者选项关闭再打开,再打开USB调试,再运行;重新Sync在运行。依次尝试下,直至成功。

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