目前要做一个基于图片识别的安卓app，撇开ui的部分，首先要做的就是在android上把tensorflow跑起来。

在android上使用tensorflow有两种方式：

1. tensorflow for mobile，较为成熟，包含的功能方法多。
2. tensorflow lite，是1的升级版，目前处于开发者预览阶段，优势是体积小性能有优化。是未来的趋势。

鉴于项目原因，用的第一种。

第一步，在android studio里添加tensorflow的library引用。

有

鉴于网络没问题，所以我直接使用第一种方式（Include the jcenter AAR which contains it）：

在build.gradle里添加依赖compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'即可

第二步，调用tensorflow接口进行使用。

官网的代码：

// 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);

根本看不懂这些参数要怎么设定，不过可以用官方的example，所以就直接copy了图片识别的code

拷贝这两个文件就可以了：和

第三步，进行识别。

// 用model创建一个分类器。final Classifier classifier = TensorFlowImageClassifier.create(       getAssets(),       MODEL_FILE,       LABEL_FILE,       INPUT_SIZE,       IMAGE_MEAN,       IMAGE_STD,       INPUT_NAME,       OUTPUT_NAME);// 加载图片final Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.noodle);// 识别图片btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {   @Override   public void onClick(View view) {       List
    
      results = classifier.recognizeImage(bitmap);       for(Classifier.Recognition result : results) {           tv.setText(tv.getText().toString() + "\r\n" + result.getTitle());       }   }});
    

至此，成功在android手机跑起了tensorflow的库，真的是很简单好用。

PS：图片的部分遇到arrayOutOfIndex问题就是了。