1. 概述
TensorFlow是谷歌公司的开源深度学习框架，由于其出色的性能和强大的功能，广泛应用于各种应用程序中。移动设备对于机器学习应用具有巨大的需求，因此，将TensorFlow训练好的模型移植到移动设备是必要的。
2. 准备工作
2.1 准备MNIST数据集
MNIST数据集是一个包含手写数字图片的数据集，常用于图像分类问题的测试。我们可以使用TensorFlow提供的API导入MNIST数据集：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
2.2 安装TensorFlow和Android Studio
为了能够训练和导出TensorFlow模型，需要在本地安装TensorFlow和Python。为了将模型移植到Android设备，需要安装Android Studio和TensorFlow for Android，以及相应的Android SDK。
3. 构建模型
在TensorFlow中，可以使用Python API构建神经网络模型。以下是构建一个简单的卷积神经网络的示例代码：
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
# 定义卷积层
def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
# 定义池化层
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
# 第一层卷积
W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 1, 32], stddev=0.1))
b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32]))
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
# 第二层卷积
W_conv2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 32, 64], stddev=0.1))
b_conv2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64]))
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
# 全连接层
W_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([7 * 7 * 64, 1024], stddev=0.1))
b_fc1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[1024]))
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
# Dropout层
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
# 输出层
W_fc2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([1024, 10], stddev=0.1))
b_fc2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10]))
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
4. 训练模型
训练模型需要将准备好的数据集导入模型中，并使用反向传播算法进行优化。
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(20000):
batch = mnist.train.next_batch(50)
if i % 100 == 0:
train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
print("step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy))
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})
print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={
x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))
5. 导出模型
训练好的模型需要被导出成一个文件，以便后续在Android设备上使用。使用以下代码导出模型：
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'model.ckpt')
此代码将会在当前目录下创建一个名为"model.ckpt"的文件，里面存储了训练好的模型。
6. 移植模型到Android设备
在Android Studio中，可以创建一个新的项目并通过添加"TensorFlow Android"库的方式来集成TensorFlow。接着，可以使用以下代码加载之前已经导出的模型：
private TensorFlowInferenceInterface inferenceInterface;
inferenceInterface = new TensorFlowInferenceInterface(getAssets(), "model.ckpt");
在加载了模型之后，就可以使用TensorFlow框架对新的输入数据进行分类：
public float[] recognizeDigits(float[] pixels) {
float[] output = new float[10];
inferenceInterface.feed("x", pixels, 1, 784);
inferenceInterface.run(new String[]{"y"});
inferenceInterface.fetch("y", output);
return output;
}
7. 总结
本文介绍了如何将TensorFlow训练好的模型移植到Android设备中，包括构建模型、训练模型、导出模型和移植模型的步骤。