使用 Bazel 为 Android 构建后的 TensorFlow 错误答案

【问题标题】：Obscure TensorFlow error after building for Android with Bazel使用 Bazel 为 Android 构建后的 TensorFlow 错误
【发布时间】：2017-09-20 20:37:30
【问题描述】：

我正在尝试基于 TensorFlow Android 演示构建一个简单的 Android 应用；但是我使用的模型需要一个内核 Op，默认情况下不包含在 TensorFlow aar 中。这使我走上了从源代码编译库的道路。

我已经获得了通过 gradle 构建的 apk，使用 bazel 作为本机构建工具；但是，每当我尝试从 .pb 文件（实际上是任何 protobuff 格式的模型）加载模型时，应用程序就会崩溃，并出现一个错误，声称模型是“不是有效的 TensorFlow Graph 序列化：无效的 GraphDef”。

有人遇到过这个问题吗？我猜有些东西没有正确编译，但我什至不确定从哪里开始寻找错误。

这是我正在使用的 Bazel 构建命令（为方便起见，在多行上，几乎逐字从演示中提取）：

/usr/local/bin/bazel build -c opt 
tensorflow/examples/android/app:tensorflow_native_libs
--crosstool_top=//external:android/crosstool --cpu=arm64-v8a
--host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain

注意：build.gradle 文件和 Bazel BUILD 文件基本上保持不变；我更改了一些路径（我将 android 示例移动到子目录 app/，以允许多项目 gradle 设置），并包含了额外的所需内核操作。

我尝试过的事情：

经过一些研究，我在 TensorFlowSharp github 页面上发现了一个问题，表明此崩溃可能是缓冲区大小的问题，而且我的模型相当大（~93MB）。然而，对于一个小得多的网络（1.6MB），我得到了同样的错误。
我还尝试在 gradle 构建过程中关闭 .pb 文件的压缩，因为这也是在某个地方推荐的，也没有任何更改。
在绝望的尝试中，我尝试将 JCenter 提供的 Tensorflow android aar 中现有的 .so 文件替换为我刚刚构建的文件，但这会导致同样的错误。
李>
离线编译.so文件并手动将它们放置在相应的android项目目录中。

【问题讨论】：

标签： android gradle tensorflow bazel

【解决方案1】：

事实证明，这是我正在处理的 TensorFlow 提交的问题。当我合并来自上游 TensorFlow 存储库的最新更改时，错误消失了。

我无法想象其他人会遇到这个问题；但是如果你这样做了，或者你遇到了一些类似的模糊错误，那么更新到更新版本的 TensorFlow 可能是你的解决方案。或者，您可以选择比我更聪明，并构建库的稳定版本。

【讨论】：