minSDK 16安卓端图片分类可用的TensorFlow替代方案有哪些？

可行适配方案 #

• 自定义编译TFLite核心库：官方给出的API 19最低版本限制是默认编译配置带来的，并非TFLite核心运算逻辑依赖高版本API。你可以自行拉取TensorFlow开源源码，调整NDK编译参数，将目标平台设为android-16，同时裁剪掉NNAPI委托等依赖高版本API的模块，编译出的TFLite核心库可直接在API 16及以上设备运行。
• 社区移植版依赖包：目前有多个社区维护的TFLite兼容移植包，已经完成了上述编译参数调整和高版本依赖裁剪，接口和官方TFLite核心库完全对齐，可直接导入项目使用，无需自行编译，后续如果项目升级minSDK到19可无缝切换回官方库，代码改动量极小。
• 自主实现预处理逻辑：如果原本计划使用tensorflow-lite-support库的图片预处理能力，你可以自己用基础Java/Kotlin API实现Bitmap转RGB张量、数值归一化等操作，这类逻辑完全不依赖高版本系统API，无需引入support库即可完成图片分类的全流程。

适配注意事项 #

• 必须关闭TFLite的NNAPI委托配置，NNAPI本身最低支持API 27，在低于该版本的设备上开启会直接触发崩溃。
• 功能开发完成后需要在API 16的模拟器或实机上完成全流程测试，排查是否存在隐式的高版本API调用。
• 该适配方案不仅支持图片分类场景，后续扩展目标检测、文本处理等其他TFLite能力，只要模型没有使用特殊的自定义算子，都可以正常适配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David Rojas