一、背景介紹
11月15日，谷歌終於發佈了TensorFlow Lite的開發者預覽版本，這是一款 TensorFlow 用於移動設備和嵌入式設備的輕量級解決方案，允許設備端的機器學習模型的低延遲推斷。
TensorFlow Lite具有的特點如下：
（1）輕量級：允許小 binary size 和快速初始化／啓動的設備端機器學習模型進行推斷。
（2）跨平臺：運行時的設計使其可以在不同的平臺上運行，如目前支持的android和 iOS。
（3）快速：專爲移動設備進行優化，包括大幅提升模型加載時間，支持硬件加速。
github鏈接如下：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite
二、環境準備
接下來我們來一起看看官方提供的Android集成TensorFlow Lite的示例。當然首先你的mac已經安裝了AndroidStudio 3。
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（1）確保Android SDK 的版本號高於26，NDK的版本號高於14 ，如果沒有安裝，在打開Studio的時候按照如下步驟安裝相應版本。
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選擇右下角的Configure。
（2）然後選擇SDK Manager,下載相應的sdk。
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三、編譯、運行
在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite下載代碼後，在AndroidStudio中導入官方提供的demo，位於tensorflow/tensorflow-master/tensorflow/contrib/lite/java目錄下。
（1）如果發現如下問題，是由於沒有安裝相應的sdk。
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在SDK Manager中切換到SDK Tools下，安裝相應的sdk。
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（2）下載TensorFlow Lite 模型和標籤數據。
官方提供的下載地址
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/tflite/mobilenet_v1_224_android_quant_2017_11_08.zip
由於很多人無法訪問，原因你懂得，小編廢了九牛二虎之力好不容易下載到，目前上傳到我的百度雲，有需要的可以關注公衆號後回覆“Tensorflow”，即可下載。
（3） 下載完成解壓mobilenet_v1_224_android_quant_2017_11_08.zip文件得到一個mobilenet_v1_224.tflite和labes.txt文件，如下圖，把這兩個文件複製到assets文件夾下。
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（4）build demo工程，電腦連接上真機，然後run，在手機上會安裝app，自動打開相機，此時對準一個物體，會自動識別並給出識別的準確率。
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使用開源模型mobilenets，或者自定義數據集或自定義模型模型預測物體的屬性，非常神奇，不同角度預測的準確率也有偏差，如上兩張圖。
四、總結
目前TensorFlow Lite還是預覽版，相信不久Google會發布正式版，給我們帶來更大的驚喜。demo中識別的具體細節和配置，參考官方文檔，很詳細。