我正在尝试使用 C++ 在 Android 上运行神经网络。示例 (https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/androidhttps://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/android) 展示了如何使用使用 JNI 函数调用 C++ 的 JAVA api 使用 tensorflow。有没有人尝试在 Android 上的 C++ 中直接使用 tensorflow？如何构建和链接 tensorflow 库以在 Android 上使用 C++ api。你能指导我吗？我想以与 iOS 示例中类似的方式在 Android 上使用 C++ api。
【问题讨论】：
标签： android c++ tensorflow android-ndk
这是我解决这个问题的方法。虽然没有太多关于在 android 上使用 c++ api 以及编译和链接 tensorflow 到 NDK 的文档，但 makefile 有重要的 cmets 以及相关的脚本。编译步骤与ios非常相似。
第2步是像这样运行tensorflow/contrib/makefile/compile_android_protobuf.sh
NDK_ROOT=absolute/path/to/ndk/folder ./tensorflow/contrib/makefile/compile_android_protobuf.sh
运行make。但首先您可能需要在 Makefile 中进行一些更改。将 -fPIE 标志替换为 -fPIC 标志。还将 -fPIC 标志添加到 HOST_CXXFLAGS。然后像这样运行make：
make -f tensorflow/contrib/makefile/Makefile TARGET=ANDROID NDK_ROOT=absolute/path/to/ndk/folder
或者，也可以运行 build_all_android.sh，它可以一次性运行所有 3 个步骤，但您可能需要对标志进行 Makefile 更改。
这生成了 tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf/lib/libprotobuf.a 和 tensorflow/contrib/makefile/gen/lib/libtensorflow-core.a；这可以链接到 LOCAL_LDLIBS 下 Android.mk 文件中的 Android NDK 项目。应该在 Android.mk 文件中的 LOCAL_CFLAGS 和 Application.mk 文件中的 APP_STL := gnustl_shared 中使用这些链接标志-Wl,--build-id -Wl,--allow-multiple-definition -Wl,--whole-archive 以及 -std=c++11。
这应该足以构建您的 NDK 项目的共享库。
【讨论】：
100% 可能，但有一点警告......
Android 的大部分 UI 都是用 Java 完成的。您可以创建一个native activity，但要获得任何输出到屏幕，您需要使用 OpenGL（它没有所有漂亮的 Android UI 视图），或者您需要转换 JNI 屏障以获取数据输出to 和 from 向用户显示的本机代码。
取决于您对 OpenGLES、EGL 等的熟悉程度。您可能会选择转换 JNI 屏障而不是创建 native_activity，但横截面要小得多。
您可以创建一个 Runnable 并在有工作要执行时发出信号。使用并发队列（在 Java 中）来提交工作，并使用另一个（并发）队列来接收结果。 Runnable 弹出工作队列，调用单个 JNI/C 函数来提交工作并返回 JSON 字符串。然后它将工作提交到完成队列。
【讨论】：