使用Gradle构建TensorFlow Android目标检测API时libtensorflow_demo.so找不到

我之前也碰到过完全一样的问题！用Bazel跑TensorFlow Android目标检测Demo顺得不行，但手动把so移到JniLibs用Gradle构建就报错，连ObjectTracker: Native object tracking support not found的提示都一模一样。后来折腾了好一阵才解决，给你分享几个关键排查点和解决方法：

• 确保JniLibs的架构与文件完整性
  Bazel编译出来的so是分不同ABI架构的（比如armeabi-v7a、arm64-v8a、x86等），手动复制的时候千万别只拿某一个架构的文件。要把Bazel输出目录下所有ABI对应的文件夹完整复制到app/src/main/jniLibs路径下，而且每个文件夹里的so文件要全——除了libtensorflow_demo.so，还要确认有没有libtensorflow_inference.so这类依赖库，少了任何一个都会导致加载失败。

• 检查Gradle的ABI过滤配置
  打开app模块的build.gradle，看看defaultConfig里的ndk.abiFilters配置，要确保这里列出的架构和你复制的so文件的架构完全匹配。比如你只复制了armeabi-v7a的so，就别把arm64-v8a加到过滤列表里，不然APP在arm64设备上会找不到对应架构的库。示例配置如下：

  android {
      defaultConfig {
          ndk {
              abiFilters 'armeabi-v7a', 'arm64-v8a' // 与你复制的so架构保持一致
          }
      }
  }
  

• 验证so文件的有效性
  手动复制的so可能因为权限问题或者复制过程损坏，你可以对比Bazel构建输出的so和JniLibs里的so的大小、MD5值，确保是完全相同的文件。另外要确认你复制的是针对Android平台编译的so，不是其他平台的版本。

• 核对Native库加载逻辑
  检查项目里加载Native库的代码，比如在Application或Activity的onCreate方法里，有没有正确调用System.loadLibrary("tensorflow_demo")？注意库名要去掉so文件名前面的lib和后面的.so。如果有依赖的其他so，要先加载依赖库，再加载主库——比如libtensorflow_demo.so依赖libtensorflow_inference.so的话，就要先调用System.loadLibrary("tensorflow_inference")，再加载demo库。

• 清理重建项目
  有时候Android Studio的缓存会搞事情，试试执行Build -> Clean Project，然后Build -> Rebuild Project，再重新运行APP，很多时候缓存导致的问题这样就能解决。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user 007