如何将tensorflow训练好的模型移植到Android (MNIST手写数字识别)

关于如何将 TensorFlow 训练好的模型移植到 Android 上，我将分以下几个步骤进行介绍：

1. 导出模型
   在使用 TensorFlow 进行模型训练并完成后，需要将模型导出，以便在 Android 上进行使用。导出模型时，需要定义保存路径和需要导出的节点信息，示例代码如下：

from tensorflow.python.framework import graph_util

# 此处省略模型训练的代码

# 导出模型
with tf.Session() as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ["output"])
    with tf.gfile.GFile("/path/to/model.pb", "wb") as f:
        f.write(output_graph_def.SerializeToString())

这段代码将保存所有变量的值，在训练完成后将常量与变量一起导出。

1. 在 Android Studio 中导入模型
   首先，需要在 Android Studio 的 build.gradle 文件中添加 TensorFlow 的依赖项：

dependencies {
  compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'
}

然后，将导出的模型文件 model.pb 复制到 Android 项目中的 app/src/main/assets/ 文件夹下。

1. 使用模型进行预测
   在 Android 应用程序中，可以使用 TensorFlow 提供的 TensorFlowInferenceInterface 类来预测手写数字。以下是示例代码：

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    private static final int NUM_CLASSES = 10;
    private static final int IMAGE_SIZE = 28;

    private TensorFlowInferenceInterface inferenceInterface;

    // 在onCreate()中初始化inferenceInterface并加载模型
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        inferenceInterface = new TensorFlowInferenceInterface(getAssets(), "model.pb");
    }

    // 进行预测的函数
    private float[] predict(float[] input) {
        float[] output = new float[NUM_CLASSES];
        inferenceInterface.feed("input", input, 1, IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE);
        inferenceInterface.run(new String[] {"output"});
        inferenceInterface.fetch("output", output);

        return output;
    }
}

在进行预测时，首先需要通过 feed 方法将输入数据 input 传递给模型，然后通过 run 方法运行模型，并通过 fetch 方法获取输出数据 output。

至此，通过上述步骤，便可实现将 TensorFlow 训练好的模型移植到 Android 平台上进行手写数字识别预测。