JNI实战-Android深度学习模型部署_将深度学习模型封装成jni-程序员宅基地

传统方式
1. java->javac -> .class->javah -jni->.h
2. C/C++实现.h中声明的方法
3. 添加并编写.mk文件
4. 实例：https://github.com/nihui/ncnn-android-squeezenet
通过CMake工具
1. Gradle调用外部构建脚本CMakeLists.txt
2. CMake按照构建脚本的命令将C++源文件native-lib.cpp编译到共享的对象库中，并命名为libnative-lib.so，Gradle随后会将其打包到APK中
3. 运行时，应用的MainActivity会使用System.loadLibrary()加载原生库。应用就可以使用库的原生函数stringFromJNI()
4. 实例：NCNN1
实战JNI之“hello world” https://www.jianshu.com/p/b4431ac22ec2

本文链接：https://blog.csdn.net/u010374380/article/details/106249808

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