信息

• 我从 Keras 构建了一个 Tensorflow (TF) 模型并将其转换为 Tensorflow-Lite (TFL)
• 我在 Android Studio 中构建了一个 Android 应用程序并使用 Java API 来运行 TFL 模型
• 在 Java 应用程序中，我使用了 TFL 支持库（请参阅此处）和来自 JCenter 的 TensorFlow Lite AAR，方法是将其包含implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:+'在我的build.gradle依赖项下

推理时间不是那么好，所以现在我想在 Android 的 NDK 中使用 TFL。

所以我在 Android Studio 的 NDK 中构建了 Java 应用程序的精确副本，现在我试图在项目中包含 TFL 库。我按照TensorFlow-Lite 的 Android 指南在本地构建了 TFL 库（并获得了一个 AAR 文件），并将该库包含在我在 Android Studio 中的 NDK 项目中。

现在我试图在我的 C++ 文件中使用 TFL 库，尝试#include在代码中使用它，但我收到一条错误消息：（cannot find tensorflow或我尝试使用的任何其他名称，根据我在我的CMakeLists.txt文件）。 …

我的问题

我正在尝试在 Android 上以 tflite 形式运行 TensorFlow 模型（用于操作图像），但我不断收到java.io.FileNotFoundException。

不必费心阅读所有 Java 代码 - 当尝试加载模型时，它甚至在开始之前就失败了：

        // Initialize model
        try{
            MappedByteBuffer tfliteModel
                    = FileUtil.loadMappedFile(this,
                    "model.tflite");
            tflite = new Interpreter(tfliteModel);
        } catch (IOException e){
            Log.e("tfliteException", "Error: couldn't load tflite model.", e);
        }

我的代码

构建.gradle

apply plugin: 'com.android.application'

android {
    compileSdkVersion 29
    buildToolsVersion "29.0.3"

    defaultConfig {
        applicationId "com.example.tflite"
        minSdkVersion 27
        targetSdkVersion 29
        versionCode 1
        versionName "1.0"

        testInstrumentationRunner "androidx.test.runner.AndroidJUnitRunner"
    }

    buildTypes {
        release {
            minifyEnabled false
            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
        }
    }

    // tf lite …