TF标准模型TensorFlow Mobile for Android

在推出Tensorflow（一下简称TF）时同时推出了TensorFlow Mobile（手机版和标准电脑版有区别，一下简称TFM）对于移动设备上使用深度学习网络还是有相对的限制，主要是计算性能无法达到。近期google推出了专门针对移动设备上可运行的深度网络模型简单版（Tensorflow Lite，一下简称TFT），查看其demo效果识别速度确实比较快，但是也有很多限制目前而言，区别如下：
1 TFT是TFM的进化版，在大多数情况下使用TFT来开发可以减少很多空间，其网络模型要比TFM要小的多。
2 TFT目前为开发预览版本，没有涵盖所有用例，如果有需求还是推荐使用TFM。
3 TFT目前只支持一组有限的运算符，因此默认情况下并不是所有TF网络模型都可以运行。而TFM具有更全面的支持功能。

整个过程可分为3个步骤：
1 使用现有优秀的网络模型训练自己的模型
2 模型转换成TFM可识别使用的模型文件
3 在AndroidStudio进行构建

如何使用现有的网络模型训练自己可用的模型？
这里使用google训练好的模型inception-2015-12-05.tgz（该模型在ImageNet比赛中获得No.1）
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/tflite/mobilenet_v1_224_android_quant_2017_11_08.zip
模型下载需要穿墙。下载好以后新建文件夹retrain存放如新建inception_model 文件夹，这里手动解压，正常应该会有这些文件：(文件夹名称随意)

该模型能识别1000个物体类别，性能表现良好，因此选择该模型进行“迁移学习“

现在开始准备我们需要让网络识别的物体数据，如做人脸识别，可以事先采取人脸数据，每个人脸数据图片不得少于 20 张图片，格式为jpg或者png。这里准备乔布斯照片20张

重点来了，整个文件结构是固定的，有点蛋疼，新建目录data ,在该文件夹下面在新疆 train 文件夹，在train文件夹下面新建某个具体人脸的文件夹 xxxface，然后具体的人脸数据放在对应的文件夹下面，如下：

注意：在train下面一级的文件夹名称必须小写，不能有中文，文件夹名称相当于类别标签。

数据准备完毕后，在retrain文件夹下面新建一个文件夹 bottleneck 该文件夹名称固定（这里是由于网络模型内部结构导致必须如此）

如果有兴趣可以把可视化日子保存下来，如上图的 summaries文件夹就是用来存放日志的

以上都准备完毕后开始准备重建自己的网络模型，首先打开cmd命令行窗口，找到在git上clone下来的Tensorflow项目，找到项目中的 ..\ tensorflow\tensorflow\examples\image_retraining\retrain.py 文件，复制该文件路径到cmd中（这是python脚本因此需要python方式运行），在路径后面追加参数，
参数1：–bottleneck_dir ..\ inception_model\retrain\bottleneck (这里是刚刚新建的空文件夹)
参数2：–how_many_training_steps 100 （这里表示训练次数）
参数3：–model_dir ..\inception_model （这个表示下载下来的模型存放的文件夹）
参数4：–summaries_dir ..\inception_model\retrain\summaries (存放可视化模型日志文件夹)
参数5：–output_graph ..\inception_model\retrain\myoutput_graph.pb (输出模型的位置)
参数6：–output_labels ..\ inception_model\retrain\myoutput_lables.txt (输出类别标签位置)
参数7：–image_dir .. \inception_model\retrain\data\train (存放需要训练图片的文件夹地址)

综上可写入一个批处理文件中 retarin.bat：

python E:\openSource\Deeplearning\TensorFlow\tensorflow\tensorflow\examples\image_retraining\retrain.py ^
--bottleneck_dir E:\workSpace\pythonWorkSpace\tensorflow\src\inception_model\retrain\bottleneck ^
--how_many_training_steps 100 ^
--model_dir E:\workSpace\pythonWorkSpace\tensorflow\src\inception_model ^
--summaries_dir E:\workSpace\pythonWorkSpace\tensorflow\src\inception_model\retrain\summaries ^
--output_graph E:\workSpace\pythonWorkSpace\tensorflow\src\inception_model\retrain\myoutput_graph.pb ^
--output_labels E:\workSpace\pythonWorkSpace\tensorflow\src\inception_model\retrain\myoutput_lables.txt ^
--image_dir E:\workSpace\pythonWorkSpace\tensorflow\src\inception_model\retrain\data\train ^
pause

执行以上语句，训练完成后会在指定位置生产适用自己数据的网络模型 myoutput_graph.pb和myoutput_lables.txt 标签文件.

可以先在电脑上测试下模型是否正确识别训练的图片。

至此学习模型准备完毕。

模型转换

在电脑上训练的网络模型，有些运算在TFM上可能不支持，需要做一些处理，处理步骤如下：
打开cmd，找到tensorflow项目中的strip_unused.py 脚本文件（..\ tensorflow\tensorflow\python\tools\strip_unused.py），复制该路径到cmd中，该脚本需要几个参数。
参数1：–input_graph=..\inception_model\retrain\myoutput_graph.pb （需要转换的模型）
参数2：–output_graph= ..\inception_model\retrain\ my_tfm_output_graph.pb (转换后存放)
参数3：–input_node_names=”Mul” (输入节点的名称，固定)
参数4：–output_node_names=”final_result” （输出节点名称，固定）
参数5：–input_binary=true （输入二进制数据）

执行完以上脚本语句即可进行转换。

最后构建App应用

打开Android Studio 导入项目 ..\ tensorflow\tensorflow\examples\android
导入后他会自动进行构建，构建过程会去下载一些数据，如果没穿墙可能会fail 下载的数据可以在download-models.gradle 文件中看到：

如果不需要下载这些模型数据可以找到build.gradle文件把
apply from: “download-models.gradle” 注释即可。

修改编译模式，在build.gradle文件中默认编译工具为bazel ，如果选择bazel需要先安装这个构建工具，这里选择cmake方式构建jni文件,修改：

def nativeBuildSystem = 'cmake'

接下来把刚刚转换好的模型和标签文件放入项目 assets 文件夹下面：

修改org.tensorflow.demo. ClassifierActivity.java页面（demo识别人口）

把这些属性修改成以上值，在进行构建，构建成功后可直接运行到移动设备上。
效果：

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