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本博客将以最简单的方式,利用TensorFlow实现了MNIST手写数字识别,并将Python TensoFlow训练好的模型移植到Android手机上运行。网上也有很多移植教程,大部分是在Ubuntu(Linux)系统,一般先利用Bazel工具把TensoFlow编译成.so库文件和jar包,再进行Android配置,实现模型移植。不会使用Bazel也没关系,实质上TensoFlow已经为开发者提供了最新的.so库文件和对应的jar包了(如libtensorflow_inference.so和libandroid_tensorflow_inference_java.jar),我们只需要下载文件,并在本地Android Studio导入jar包和.so库文件,即可以在Android加载TensoFlow的模型了。
当然了,本博客的项目代码都上传到Github:https://github.com/PanJinquan/Mnist-tensorFlow-AndroidDemo
先说一下,本人的开发环境:
Windows 7
Python3.5
TensoFlow 1.6.0(2018年3月23日—当前最新版)
Android Studio 3.0.1(2018年3月23日—当前最新版)
一、利用Python训练模型
以MNIST手写数字识别为例,这里首先使用Python版的TensorFlow实现单隐含层的SoftMax Regression分类器,并将训练好的模型的网络拓扑结构和参数保存为pb文件。首先,需要定义模型的输入层和输出层节点的名字(通过形参 'name'指定,名字可以随意,后面加载模型时,都是通过该name来传递数据的):
- x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784],name='x_input')#输入节点:x_input
- .
- .
- .
- pre_num=tf.argmax(y,1,output_type='int32',name="output")#输出节点:output
PS:说一下鄙人遇到坑:起初,我参照网上相关教程训练了一个模型,在Windows下测试没错,但把模型移植到Android后就出错了,但用别人的模型又正常运行;后来折腾了半天才发现,是类型转换出错啦!!!! TensorFlow默认类型是float32,但我们希望返回的是一个int型,因此需要指定output_type='int32';但注意了,在Windows下测试使用int64和float64都是可以的,但在Android平台上只能使用int32和float32,并且对应Java的int和float类型。
将训练好的模型保存为.pb文件,这就需要用到tf.graph_util.convert_variables_to_constants函数了。
- # 保存训练好的模型
- #形参output_node_names用于指定输出的节点名称,output_node_names=['output']对应pre_num=tf.argmax(y,1,name="output"),
- output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def,output_node_names=['output'])
- with tf.gfile.FastGFile('model/mnist.pb', mode='wb') as f:#’wb’中w代表写文件,b代表将数据以二进制方式写入文件。
- f.write(output_graph_def.SerializeToString())
关于tensorflow保存模型和加载模型的方法,请参考本人另一篇博客:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79693741
这里给出Python训练模型完整的代码如下:
- #coding=utf-8
- # 单隐层SoftMax Regression分类器:训练和保存模型模块
- from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
- import tensorflow as tf
- from tensorflow.python.framework import graph_util
- print('tensortflow:{0}'.format(tf.__version__))
- mnist = input_data.read_data_sets("Mnist_data/", one_hot=True)
- #create model
- with tf.name_scope('input'):
- x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784],name='x_input')#输入节点名:x_input
- y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,10],name='y_input')
- with tf.name_scope('layer'):
- with tf.name_scope('W'):
- #tf.zeros([3, 4], tf.int32) ==> [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]
- W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]),name='Weights')
- with tf.name_scope('b'):
- b = tf.Variable(tf.zeros([10]),name='biases')
- with tf.name_scope('W_p_b'):
- Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(x, W), b, name='Wx_plus_b')
- y = tf.nn.softmax(Wx_plus_b, name='final_result')
- # 定义损失函数和优化方法
- with tf.name_scope('loss'):
- loss = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))
- with tf.name_scope('train_step'):
- train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)
- print(train_step)
- # 初始化
- sess = tf.InteractiveSession()
- init = tf.global_variables_initializer()
- sess.run(init)
- # 训练
- for step in range(100):
- batch_xs,batch_ys =mnist.train.next_batch(100)
- train_step.run({x:batch_xs,y_:batch_ys})
- # variables = tf.all_variables()
- # print(len(variables))
- # print(sess.run(b))
- # 测试模型准确率
- pre_num=tf.argmax(y,1,output_type='int32',name="output")#输出节点名:output
- correct_prediction = tf.equal(pre_num,tf.argmax(y_,1,output_type='int32'))
- accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
- a = accuracy.eval({x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels})
- print('测试正确率:{0}'.format(a))
- # 保存训练好的模型
- #形参output_node_names用于指定输出的节点名称,output_node_names=['output']对应pre_num=tf.argmax(y,1,name="output"),
- output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def,output_node_names=['output'])
- with tf.gfile.FastGFile('model/mnist.pb', mode='wb') as f:#’wb’中w代表写文件,b代表将数据以二进制方式写入文件。
- f.write(output_graph_def.SerializeToString())
- sess.close()
上面的代码已经将训练模型保存在model/mnist.pb,当然我们可以先在Python中使用该模型进行简单的预测,测试方法如下:
- import tensorflow as tf
- import numpy as np
- from PIL import Image
- import matplotlib.pyplot as plt
- #模型路径
- model_path = 'model/mnist.pb'
- #测试图片
- testImage = Image.open("data/test_image.jpg");
- with tf.Graph().as_default():
- output_graph_def = tf.GraphDef()
- with open(model_path, "rb") as f:
- output_graph_def.ParseFromString(f.read())
- tf.import_graph_def(output_graph_def, name="")
- with tf.Session() as sess:
- tf.global_variables_initializer().run()
- # x_test = x_test.reshape(1, 28 * 28)
- input_x = sess.graph.get_tensor_by_name("input/x_input:0")
- output = sess.graph.get_tensor_by_name("output:0")
- #对图片进行测试
- testImage=testImage.convert('L')
- testImage = testImage.resize((28, 28))
- test_input=np.array(testImage)
- test_input = test_input.reshape(1, 28 * 28)
- pre_num = sess.run(output, feed_dict={input_x: test_input})#利用训练好的模型预测结果
- print('模型预测结果为:',pre_num)
- #显示测试的图片
- # testImage = test_x.reshape(28, 28)
- fig = plt.figure(), plt.imshow(testImage,cmap='binary') # 显示图片
- plt.title("prediction result:"+str(pre_num))
- plt.show()
二、移植到Android
相信大家看到很多大神的博客,都是要自己编译TensoFlow的so库和jar包,说实在的,这个过程真TM麻烦,反正我弄了半天都没成功过,然后放弃了……。本博客的移植方法不需要安装Bazel,也不需要构建TensoFlow的so库和jar包,因为Google在TensoFlow github中给我们提供了,为什么不用了!!!
1、下载TensoFlow的jar包和so库
TensoFlow在Github已经存放了很多开发文件:https://github.com/PanJinquan/tensorflow
我们需要做的是,下载Android: native libs ,打包下载全部文件,其中有我们需要的libtensorflow_inference.so和libandroid_tensorflow_inference_java.jar,有了这两个文件,剩下的就是在Android Studio配置的问题了
2、Android Studio配置
(1)新建一个Android项目
(2)把训练好的pb文件(mnist.pb)放入Android项目中app/src/main/assets下,若不存在assets目录,右键main->new->Directory,输入assets。
(3)将下载的libtensorflow_inference.so和libandroid_tensorflow_inference_java.jar如下结构放在libs文件夹下
(4)app\build.gradle配置
在defaultConfig中添加
- multiDexEnabled true
- ndk {
- abiFilters "armeabi-v7a"
- }
增加sourceSets
- sourceSets {
- main {
- jniLibs.srcDirs = ['libs']
- }
- }
在dependencies中增加TensoFlow编译的jar文件libandroid_tensorflow_inference_java.jar:
- compile files('libs/libandroid_tensorflow_inference_java.jar')
OK了,build.gradle配置完成了,剩下的就是java编程的问题了。
3、模型调用
在需要调用TensoFlow的地方,加载so库“System.loadLibrary("tensorflow_inference");并”import org.tensorflow.contrib.android.TensorFlowInferenceInterface;就可以使用了
注意,旧版的TensoFlow,是如下方式进行,该方法可参考大神的博客:https://www.jianshu.com/p/1168384edc1e
- TensorFlowInferenceInterface.fillNodeFloat(); //送入输入数据
- TensorFlowInferenceInterface.runInference(); //进行模型的推理
- TensorFlowInferenceInterface.readNodeFloat(); //获取输出数据
但在最新的libandroid_tensorflow_inference_java.jar中,已经没有这些方法了,换为
- TensorFlowInferenceInterface.feed()
- TensorFlowInferenceInterface.run()
- TensorFlowInferenceInterface.fetch()
下面是以MNIST手写数字识别为例,其实现方法如下:
- package com.example.jinquan.pan.mnist_ensorflow_androiddemo;
- import android.content.res.AssetManager;
- import android.graphics.Bitmap;
- import android.graphics.Color;
- import android.graphics.Matrix;
- import android.util.Log;
- import org.tensorflow.contrib.android.TensorFlowInferenceInterface;
- public class PredictionTF {
- private static final String TAG = "PredictionTF";
- //设置模型输入/输出节点的数据维度
- private static final int IN_COL = 1;
- private static final int IN_ROW = 28*28;
- private static final int OUT_COL = 1;
- private static final int OUT_ROW = 1;
- //模型中输入变量的名称
- private static final String inputName = "input/x_input";
- //模型中输出变量的名称
- private static final String outputName = "output";
- TensorFlowInferenceInterface inferenceInterface;
- static {
- //加载libtensorflow_inference.so库文件
- System.loadLibrary("tensorflow_inference");
- Log.e(TAG,"libtensorflow_inference.so库加载成功");
- }
- PredictionTF(AssetManager assetManager, String modePath) {
- //初始化TensorFlowInferenceInterface对象
- inferenceInterface = new TensorFlowInferenceInterface(assetManager,modePath);
- Log.e(TAG,"TensoFlow模型文件加载成功");
- }
- /**
- * 利用训练好的TensoFlow模型预测结果
- * @param bitmap 输入被测试的bitmap图
- * @return 返回预测结果,int数组
- */
- public int[] getPredict(Bitmap bitmap) {
- float[] inputdata = bitmapToFloatArray(bitmap,28, 28);//需要将图片缩放带28*28
- //将数据feed给tensorflow的输入节点
- inferenceInterface.feed(inputName, inputdata, IN_COL, IN_ROW);
- //运行tensorflow
- String[] outputNames = new String[] {outputName};
- inferenceInterface.run(outputNames);
- ///获取输出节点的输出信息
- int[] outputs = new int[OUT_COL*OUT_ROW]; //用于存储模型的输出数据
- inferenceInterface.fetch(outputName, outputs);
- return outputs;
- }
- /**
- * 将bitmap转为(按行优先)一个float数组,并且每个像素点都归一化到0~1之间。
- * @param bitmap 输入被测试的bitmap图片
- * @param rx 将图片缩放到指定的大小(列)->28
- * @param ry 将图片缩放到指定的大小(行)->28
- * @return 返回归一化后的一维float数组 ->28*28
- */
- public static float[] bitmapToFloatArray(Bitmap bitmap, int rx, int ry){
- int height = bitmap.getHeight();
- int width = bitmap.getWidth();
- // 计算缩放比例
- float scaleWidth = ((float) rx) / width;
- float scaleHeight = ((float) ry) / height;
- Matrix matrix = new Matrix();
- matrix.postScale(scaleWidth, scaleHeight);
- bitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, width, height, matrix, true);
- Log.i(TAG,"bitmap width:"+bitmap.getWidth()+",height:"+bitmap.getHeight());
- Log.i(TAG,"bitmap.getConfig():"+bitmap.getConfig());
- height = bitmap.getHeight();
- width = bitmap.getWidth();
- float[] result = new float[height*width];
- int k = 0;
- //行优先
- for(int j = 0;j < height;j++){
- for (int i = 0;i < width;i++){
- int argb = bitmap.getPixel(i,j);
- int r = Color.red(argb);
- int g = Color.green(argb);
- int b = Color.blue(argb);
- int a = Color.alpha(argb);
- //由于是灰度图,所以r,g,b分量是相等的。
- assert(r==g && g==b);
- // Log.i(TAG,i+","+j+" : argb = "+argb+", a="+a+", r="+r+", g="+g+", b="+b);
- result[k++] = r / 255.0f;
- }
- }
- return result;
- }
- }
简单说明一下:项目新建了一个PredictionTF类,该类会先加载libtensorflow_inference.so库文件;PredictionTF(AssetManager assetManager, String modePath) 构造方法需要传入AssetManager对象和pb文件的路径;
从资源文件中获取BitMap图片,并传入 getPredict(Bitmap bitmap)方法,该方法首先将BitMap图像缩放到28*28的大小,由于原图是灰度图,我们需要获取灰度图的像素值,并将28*28的像素转存为行向量的一个float数组,并且每个像素点都归一化到0~1之间,这个就是bitmapToFloatArray(Bitmap bitmap, int rx, int ry)方法的作用;
然后将数据feed给tensorflow的输入节点,并运行(run)tensorflow,最后获取(fetch)输出节点的输出信息。
MainActivity很简单,一个单击事件获取预测结果:
- package com.example.jinquan.pan.mnist_ensorflow_androiddemo;
- import android.graphics.Bitmap;
- import android.graphics.BitmapFactory;
- import android.support.v7.app.AppCompatActivity;
- import android.os.Bundle;
- import android.util.Log;
- import android.view.View;
- import android.widget.ImageView;
- import android.widget.TextView;
- public class MainActivity extends AppCompatActivity {
- // Used to load the 'native-lib' library on application startup.
- static {
- System.loadLibrary("native-lib");//可以去掉
- }
- private static final String TAG = "MainActivity";
- private static final String MODEL_FILE = "file:///android_asset/mnist.pb"; //模型存放路径
- TextView txt;
- TextView tv;
- ImageView imageView;
- Bitmap bitmap;
- PredictionTF preTF;
- @Override
- protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
- super.onCreate(savedInstanceState);
- setContentView(R.layout.activity_main);
- // Example of a call to a native method
- tv = (TextView) findViewById(R.id.sample_text);
- txt=(TextView)findViewById(R.id.txt_id);
- imageView =(ImageView)findViewById(R.id.imageView1);
- bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.test_image);
- imageView.setImageBitmap(bitmap);
- preTF =new PredictionTF(getAssets(),MODEL_FILE);//输入模型存放路径,并加载TensoFlow模型
- }
- public void click01(View v){
- String res="预测结果为:";
- int[] result= preTF.getPredict(bitmap);
- for (int i=0;i<result.length;i++){
- Log.i(TAG, res+result[i] );
- res=res+String.valueOf(result[i])+" ";
- }
- txt.setText(res);
- tv.setText(stringFromJNI());
- }
- /**
- * A native method that is implemented by the 'native-lib' native library,
- * which is packaged with this application.
- */
- public native String stringFromJNI();//可以去掉
- }
activity_main布局文件:
- <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
- <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
- android:layout_width="match_parent"
- android:layout_height="match_parent"
- android:orientation="vertical"
- android:paddingBottom="16dp"
- android:paddingLeft="16dp"
- android:paddingRight="16dp"
- android:paddingTop="16dp">
- <TextView
- android:id="@+id/sample_text"
- android:layout_width="wrap_content"
- android:layout_height="wrap_content"
- android:text="https://blog.csdn.net/guyuealian"
- android:layout_gravity="center"/>
- <Button
- android:onClick="click01"
- android:layout_width="match_parent"
- android:layout_height="wrap_content"
- android:text="click" />
- <TextView
- android:id="@+id/txt_id"
- android:layout_width="match_parent"
- android:layout_height="wrap_content"
- android:gravity="center"
- android:text="结果为:"/>
- <ImageView
- android:id="@+id/imageView1"
- android:layout_width="wrap_content"
- android:layout_height="wrap_content"
- android:layout_gravity="center"/>
- </LinearLayout>