使用 Bazel 构建 Android 后出现模糊的 TensorFlow 错误
Obscure TensorFlow error after building for Android with Bazel
我正在尝试基于 TensorFlow Android 演示构建一个简单的 Android 应用程序；然而，我使用的模型需要一个内核 Op，默认情况下 TensorFlow aar 不包含该内核 Op。这让我走上了从源代码编译库的道路。
我已经通过 gradle 获得了要构建的 apk，使用 bazel 作为本机构建工具；然而，每当我尝试从 .pb 文件（实际上是 protobuff 格式的任何模型）加载模型时，应用程序崩溃并出现错误，声称模型是 "Not a valid TensorFlow Graph serialization: Invalid GraphDef".
有人遇到过这个问题吗？我猜有些东西没有正确编译，但我什至不确定从哪里开始寻找错误。
这是我正在使用的 Bazel 构建命令（为方便起见，在多行中，几乎是从演示中逐字提取的）：
/usr/local/bin/bazel build -c opt
tensorflow/examples/android/app:tensorflow_native_libs
--crosstool_top=//external:android/crosstool --cpu=arm64-v8a
--host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain
注意：build.gradle 文件和 Bazel BUILD 文件基本保持不变；我更改了一些路径（我将 android 示例移动到子目录 app/ 中，以允许多项目 gradle 设置），并包含额外的必需内核 Op.
我尝试过的事情：
经过一些研究，我在 TensorFlowSharp github 页面上发现了一个问题，表明这次崩溃可能是缓冲区大小的问题，而且我的模型很大 (~93MB)。然而，对于一个小得多的网络（1.6MB），我得到了同样的错误。
作为 gradle 构建的一部分，我也尝试关闭 .pb 文件的压缩，因为这在某处也被推荐，也没有改变。
在绝望的尝试中，我尝试用我刚刚构建的文件替换 JCenter 提供的 Tensorflow android aar 中现有的 .so 文件，但这导致同样的错误。
离线编译 .so 文件并手动将它们放置在适当的 android 项目目录中。
原来这是我正在处理的 TensorFlow 提交的问题。当我合并上游 TensorFlow 存储库的最新更改时，错误消失了。
我无法想象其他人会 运行 进入这个问题；但是如果你这样做了，或者你 运行 遇到了一些类似的模糊错误，更新到更新版本的 TensorFlow 可能是你的解决方案。或者，您可以选择比我更聪明，并构建库的稳定版本。
我正在尝试基于 TensorFlow Android 演示构建一个简单的 Android 应用程序；然而，我使用的模型需要一个内核 Op，默认情况下 TensorFlow aar 不包含该内核 Op。这让我走上了从源代码编译库的道路。
我已经通过 gradle 获得了要构建的 apk，使用 bazel 作为本机构建工具；然而，每当我尝试从 .pb 文件（实际上是 protobuff 格式的任何模型）加载模型时，应用程序崩溃并出现错误，声称模型是 "Not a valid TensorFlow Graph serialization: Invalid GraphDef".
有人遇到过这个问题吗？我猜有些东西没有正确编译，但我什至不确定从哪里开始寻找错误。
这是我正在使用的 Bazel 构建命令（为方便起见，在多行中，几乎是从演示中逐字提取的）：
/usr/local/bin/bazel build -c opt
tensorflow/examples/android/app:tensorflow_native_libs
--crosstool_top=//external:android/crosstool --cpu=arm64-v8a
--host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain
注意：build.gradle 文件和 Bazel BUILD 文件基本保持不变；我更改了一些路径（我将 android 示例移动到子目录 app/ 中，以允许多项目 gradle 设置），并包含额外的必需内核 Op.
我尝试过的事情：
经过一些研究，我在 TensorFlowSharp github 页面上发现了一个问题，表明这次崩溃可能是缓冲区大小的问题，而且我的模型很大 (~93MB)。然而，对于一个小得多的网络（1.6MB），我得到了同样的错误。
作为 gradle 构建的一部分，我也尝试关闭
.pb文件的压缩，因为这在某处也被推荐，也没有改变。在绝望的尝试中，我尝试用我刚刚构建的文件替换 JCenter 提供的 Tensorflow android aar 中现有的
.so文件，但这导致同样的错误。离线编译
.so文件并手动将它们放置在适当的 android 项目目录中。
原来这是我正在处理的 TensorFlow 提交的问题。当我合并上游 TensorFlow 存储库的最新更改时，错误消失了。
我无法想象其他人会 运行 进入这个问题；但是如果你这样做了，或者你 运行 遇到了一些类似的模糊错误，更新到更新版本的 TensorFlow 可能是你的解决方案。或者，您可以选择比我更聪明，并构建库的稳定版本。