帶有Python綁定的Android上的Tensorflow？

Question

我想用Android的Python綁定構建Tensorflow核心 - 要從Android的Kivy應用程序使用，但不知道如何獲得Python綁定的工作方式。

編譯針對Android的Tensorflow核心適用於以下：

bazel build -c opt \ 
    --crosstool_top=//external:android/crosstool \ 
    --cpu=armeabi-v7a \ 
    --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain \ 
    --verbose_failures \ 
    //tensorflow/core:android_tensorflow_lib 

有誰知道如何Python綁定補充呢？這甚至可能嗎？

我已閱讀文檔，做了大量搜索，但沒有找到任何關於此的運氣。我看到很多其他人也有興趣讓Tensorflow在Kivy上工作（Android和iOS），但似乎沒有人做到這一點。人們只會說我們需要一個python-for-android配方，但配方的第一步是使用Python綁定爲Android構建，因此上述問題。

Answer 1

注：我從來沒有與Tensorflow

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從pypi這裏來看唯一的依賴問題可能是NumPy的工作，但有一個recipe for it。所以，我們有NumPy，但是沒有Tensorflow本身的配方。現在怎麼辦？

答案在documentation如何製作食譜。

首先我想看看在已經工作的食譜，真正瞭解他們的工作，特別是與C/C工作的那些++和不是用Cython，因爲它是一個有點容易使對用Cython配方（即使你編碼也是如此）。

這些食譜我認爲一個基本的石材用於創建Tensorflow配方：

• Protobuf（C++）
• OpenSSL

他們每個人都有一個組成部分，這將幫助你組裝一個工作配方。現在，綁定存在問題。有manylinux輪子，但這些最有可能不會幫助你在Android（如在所有）在他們的狀態。因此，您需要從源代碼構建（很明顯），並且它們與該部分相關的a whole folder。

這會將我們導向您的bazel代碼塊。在build_pip_package.sh有很多與bazel thingy相關的線條。

所以，你明白的食譜是如何工作之後，有兩種可能性：

• 您的代碼塊實際上是做一些事情，並建立在Android系統
• 你的代碼是毫無價值

如果你的代碼實際工作，有你就可以結合一個很好的機會已經取得setup.py文件轉換成一個簡單的外觀希望只是與另一個平臺檢查（並使用正確的bazel二進制我假設）。由於已有setup.py文件，因此應將包文件移至爲Android編譯的Python。另一方面，如果你上面粘貼的代碼是毫無價值的，那麼你最終可能會自己編譯代碼，重新設計它們的setup.py，只是將P4A作爲配方。如果您不熟悉從源代碼構建所需的編譯步驟，我真的不會羨慕您的過程。

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而且它可能是提最後APK的大小一件好事。你可以在PyPI上看到Tensorflow，只有13MB的小輪子。然而，Manylinux車輪是巨大的（37-42MB），我想如果你打算安裝Tensorflow本身以外的任何東西，你最終會在這兩者之間的大小爲Android。總是有NumPy，你必須將它拖放到手機作爲依賴。所以，這給你~50MB的APK文件，這可能不是真正想要的（取決於你）。

This piece of code在他們的回購可能會幫助你太涉及到Python。