我试图基于TensorFlow Android演示构建一个简单的Android应用程序;但是我使用的模型需要默认情况下不包含TensorFlow aar的内核Op。这使我走上了从源代码编译库的道路。
我已经通过gradle使用bazel作为本机构建工具来构建apk;但是，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，应用程序崩溃时会出现一个错误，声称模型是＆＃34;不是有效的TensorFlow图形序列化：无效GraphDef＆＃34;
有没有人遇到过这个问题？我猜测某些东西没有正确编译，但我甚至不确定从哪里开始寻找错误。
以下是我使用的Bazel构建命令（为方便起见，在多行上，从演示中逐字逐句提取）：
/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;我修改了一些路径（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：
经过一番研究，我在TensorFlowSharp github页面上发现了一个问题，表明这种崩溃可能是缓冲区大小的问题，而且我的模型相当大（~93MB）。但是，如果网络小得多（1.6MB），我会得到同样的错误。
我也尝试关闭.pb文件的压缩作为gradle构建的一部分，因为在某处也是如此，也没有改变。
在绝望的尝试中，我尝试用JCenter中提供的Tensorflow android aar中的现有.so文件替换我刚刚构建的文件，但这会导致相同的错误。
离线编译.so个文件并手动将它们放在相应的android项目目录中。
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事实证明这是我正在处理的TensorFlow提交的一个问题。当我合并上游TensorFlow仓库的最新变化时，错误就消失了。
我无法想象其他人会遇到这个问题;但如果你这样做，或者你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，你可以选择比我更聪明，并建立一个稳定版本的库。