PaddleHub是一个基于飞桨框架的开源深度学习模型应用工具库，提供了一系列预训练的深度学习模型和API，方便用户进行模型的部署和使用。其中，PaddleHub在移动端应用方面提供了打包工具，可以将训练好的深度学习模型打包成安卓应用程序（APK），方便用户将模型应用到移动设备上。
PaddleHub打包APK的原理是将深度学习模型和相关配置文件打包成一个Android应用程序，并提供API接口供应用程序调用。具体来说，PaddleHub打包APK的流程分为以下几步：
1. 准备模型和配置文件
在打包APK之前，需要准备训练好的深度学习模型和相关配置文件。这些文件包括模型文件（一般为.pdmodel格式）、参数文件（一般为.pdiparams格式）、标签文件（一般为label_list.txt格式）以及其他配置文件（如模型结构配置文件config.yaml等）。这些文件需要放置在指定的目录下，以便在打包APK时进行打包。
2. 配置打包参数
在进行打包之前，需要配置打包参数，包括应用程序的名称、版本号、包名等信息，以及模型文件、参数文件、标签文件等文件的路径。这些参数可以通过命令行或配置文件进行设置。
3. 打包APK
在配置好打包参数后，就可以开始打包APK了。PaddleHub提供了打包工具hub2app，可以将深度学习模型和配置文件打包成一个Android应用程序。在打包过程中，hub2app会将模型和配置文件等资源文件编译成so库，并将其打包到APK中。同时，hub2app还会生成Java接口文件，供应用程序调用深度学习模型。
4. 使用API接口
打包完成后，就可以在Android应用程序中使用API接口调用深度学习模型了。PaddleHub提供了Java接口文件和API文档，方便用户进行开发。用户只需要在应用程序中调用相应的API接口，就可以实现对深度学习模型的调用，进行图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
总的来说，PaddleHub打包APK的过程涉及到准备模型和配置文件、配置打包参数、打包APK以及使用API接口等步骤。通过这些步骤，用户可以将训练好的深度学习模型应用到移动设备上，实现更加智能的移动应用程序。