Java 完整示例

本章节展示的所有Java 示例代码位于 demo/java 。

要编译和运行Android Java 示例程序，你需要准备：

1. 一台armv7或armv8架构的安卓手机

预测库下载界面位于，可根据您的手机型号选择合适版本。

以Android-ARMv8架构为例，可以下载以下版本：

解压后内容结构如下：

自动化脚本方法

在Java Andriod Demo文件夹下，我们准备了一个脚本，输入手机架构参数例如arm64-v8a，即可自动打包所有预测部署所需文件。

cd inference_lite_lib.android.armv8/demo/java/android
bash prepare_demo.bash arm8

以上命令自动进行了以下三步操作：

2. 拷贝JAR包PaddlePredictor.jar 到 PaddlePredictor/app/libs/

3. 自动下载并解压所有模型文件，拷贝到PaddlePredictor/app/src/main/assets/

注意： 目前脚本输入手机架构参数仅支持 。

手动拷贝方法

(1) 把Java JNI动态链接库和Java JAR包拷贝进安卓demo程序文件夹下：

cd inference_lite_lib.android.armv8/demo/java/android
# 请替换<架构文件夹>为手机架构名称，例如 arm64-v8a
cp ../../../java/so/libpaddle_lite_jni.so PaddlePredictor/app/src/main/jniLibs/<架构文件夹>
cp ../../../java/jar/PaddlePredictor.jar PaddlePredictor/app/libs/

(2) 下载模型文件

下载以下5个模型，并解压缩到 PaddlePredictor/app/src/main/assets 文件夹中。解压之后，assets文件夹里要包含解压后的五个以.nb结尾的模型文件，但不需要保存原压缩.tar.gz文件。

注意：模型要求为naive buffer格式，您可以通过 将Paddle模型转为naive buffer存储格式。

1. 设置手机：手机USB连接电脑，打开，并确认AndroidStudio可以识别接入的手机设备。

该 demo 程序跑我们的 5 个模型，第一个模型结果将真正的头两个数字输出，并在第二行附上期望的正确值。你应该要看到他们的误差小于0.001。后面四个模型如果你看到 test:true 字样，说明模型输出通过了我们在 demo 程序里对其输出的测试。time 代表该测试花费的时间。

注意： 在这一步中，如果遇到Andriod Studio编译/安装失败等问题，请参考Andriod示例中部署方法章节的详细步骤和注意事项。

Java 应用开发说明

Java代码调用Paddle-Lite执行预测库仅需以下五步：

(1) 设置config信息

MobileConfig config = new MobileConfig();
config.setModelDir(modelPath);
config.setPowerMode(PowerMode.LITE_POWER_HIGH);
config.setThreads(1);

(2) 创建predictor

PaddlePredictor predictor = PaddlePredictor.createPaddlePredictor(config);

(3) 设置模型输入 (下面以全一输入为例)

(4) 执行预测

predictor.run();

(5) 获得预测结果

Tensor output = predictor.getOutput(0);

详细的Java API说明文档位于Java API。更多Java应用预测开发可以参考位于位于的工程示例代码。