在安卓(Java8)上运行TensorFlow精简版时的java.lang.NoSuchMethodError_安卓系统上的TensorFlow精简版PoseNet因内存问题崩溃_在非安卓/非iOS ARM64平台上的TensorFlow精简版？ - 腾讯云开发者社区

java.lang.NoSuchMethodError 是一个常见的Java错误，表示在运行时尝试调用一个不存在的方法。在安卓（Java8）上运行TensorFlow精简版时遇到这个错误，通常是由于以下几个原因：

原因分析

版本不兼容：TensorFlow精简版的版本可能与你的安卓项目使用的Java版本不兼容。
依赖冲突：项目中可能存在多个版本的TensorFlow库，导致方法找不到。
类路径问题：某些类或方法可能在编译时存在，但在运行时被移除或修改。

解决方法

1. 检查版本兼容性

确保你使用的TensorFlow精简版与Java 8兼容。你可以查看TensorFlow的官方文档或GitHub页面，确认支持的Java版本。

2. 解决依赖冲突

使用Gradle或Maven管理依赖时，可能会出现版本冲突。你可以使用以下方法解决：

Gradle：
Gradle：
Maven：
Maven：

3. 检查类路径

确保所有需要的类和方法都在运行时可用。你可以使用以下方法检查：

使用ProGuard/R8：如果你使用ProGuard或R8进行代码混淆，确保相关的TensorFlow类和方法没有被移除或修改。
使用ProGuard/R8：如果你使用ProGuard或R8进行代码混淆，确保相关的TensorFlow类和方法没有被移除或修改。
在proguard-rules.pro文件中添加：
在proguard-rules.pro文件中添加：

4. 示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何在安卓项目中使用TensorFlow精简版：

import org.tensorflow.lite.Interpreter;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    private Interpreter tflite;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        try {
            // 加载TensorFlow模型
            tflite = new Interpreter(loadModelFile());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private MappedByteBuffer loadModelFile() throws IOException {
        AssetFileDescriptor fileDescriptor = getAssets().openFd("model.tflite");
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
        FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
        long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
        long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
        return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
    }
}