如何使用tensorflow for mobile，開發環境為android studio

目前要做一個基於圖片識別的安卓app，撇開ui的部分，首先要做的就是在android上把tensorflow跑起來。

在android上使用tensorflow有兩種方式：

1. tensorflow for mobile，較為成熟，包含的功能方法多。
2. tensorflow lite，是1的升級版，目前處於開發者預覽階段，優勢是體積小性能有優化。是未來的趨勢。

鑒於項目原因，用的第一種。

第一步，在android studio里添加tensorflow的library引用。
有三種方式
鑒於網絡沒問題，所以我直接使用第一種方式（Include the jcenter AAR which contains it）：
在build.gradle里添加依賴compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'即可

第二步，調用tensorflow接口進行使用。
官網的代碼：

// Load the model from disk.
TensorFlowInferenceInterface inferenceInterface =
new TensorFlowInferenceInterface(assetManager, modelFilename);

// 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);

根本看不懂這些參數要怎么設定，不過可以用官方的example，所以就直接copy了圖片識別的code

拷貝這兩個文件就可以了：Classifier.java和TensorFlowImageClassifier.java

第三步，進行識別。

// 用model創建一個分類器。
final Classifier classifier = TensorFlowImageClassifier.create(
       getAssets(),
       MODEL_FILE,
       LABEL_FILE,
       INPUT_SIZE,
       IMAGE_MEAN,
       IMAGE_STD,
       INPUT_NAME,
       OUTPUT_NAME);

// 加載圖片
final Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.noodle);

// 識別圖片
btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
   @Override
   public void onClick(View view) {
       List<Classifier.Recognition> results = classifier.recognizeImage(bitmap);
       for(Classifier.Recognition result : results) {
           tv.setText(tv.getText().toString() + "\r\n" + result.getTitle());
       }
   }
});

至此，成功在android手機跑起了tensorflow的庫，真的是很簡單好用。

PS：圖片的部分遇到arrayOutOfIndex問題就是這個原因了。