相机拍照的图片怎么做网站呀seo建站技巧

Android平台编译

如果不做定制化操作，我们不需要自己编译TensorFlow Lite Android库。我们可以直接使用位于MavenCentral的TensorFlow Lite AAR。但是在某些情况下，我们需要本地编译TensorFlow Lite。例如，您可能正在构建一个包含operations selected from TensorFlow的自定义二进制文件，或者需要对TensorFlow Lite进行局部修改。

使用官方mave获取tflite库：

allprojects {repositories {mavenCentral()maven {  // Only for snapshot artifactsname 'ossrh-snapshot'url 'http://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots'}mavenLocal()}
}dependencies {implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.1.100'
}

编译过程

1. 安装Bazel及Android开发环境

Android开发环境每个Android开发者都有，这里就不做重复介绍，Bazel构建系统之前的文章已经做过介绍，下面主要说明下官方建议版本：

1. Android NDK用以编译TensorFlow Lite的C/C++代码，推荐的版本为19c；
2. Android SDK Build tools API建议大于23.

2. 配置WORKSPACE 和 .bazelrc

我们需要为构建TF Lite库进行环境配置。在TensorFlow源码检出根目录下运行/configure脚本，当脚本要求交互式地为/WORKSPACE配置Android环境变量时，选择“Yes”。该脚本将尝试使用以下环境变量配置设置:

• ANDROID_SDK_HOME
• ANDROID_SDK_API_LEVEL
• ANDROID_NDK_HOME
• ANDROID_NDK_API_LEVEL

如果没有设置这些变量，则必须在脚本提示符中以交互方式提供它们。成功的配置会在.tf_configu