Android
TensorFlow
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Einführung
TensorFlow wurde für mobile und eingebettete Plattformen konzipiert. Wir haben Beispielcode und Build-Support, den Sie jetzt für diese Plattformen ausprobieren können:
Android iOS Raspberry Pi
Bemerkungen
Anerkannte Arbeit von MindRocks
Wie benutzt man
Installieren Sie Bazel von hier aus . Bazel ist das primäre Buildsystem für TensorFlow. Bearbeiten Sie nun den WORKSPACE. Wir finden die WORKSPACE-Datei im Stammverzeichnis des TensorFlow, das wir zuvor geklont haben.
# Uncomment and update the paths in these entries to build the Android demo.
#android_sdk_repository(
# name = "androidsdk",
# api_level = 23,
# build_tools_version = "25.0.1",
# # Replace with path to Android SDK on your system
# path = "<PATH_TO_SDK>",
#)
#
#android_ndk_repository(
# name="androidndk",
# path="<PATH_TO_NDK>",
# api_level=14)
Wie unten mit unserem sdk- und ndk-Pfad:
android_sdk_repository(
name = "androidsdk",
api_level = 23,
build_tools_version = "25.0.1",
# Replace with path to Android SDK on your system
path = "/Users/amitshekhar/Library/Android/sdk/",
)
android_ndk_repository(
name="androidndk",
path="/Users/amitshekhar/Downloads/android-ndk-r13/",
api_level=14)
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