Interpreter

public final class Dolmetscher

Treiberklasse zum Steuern von Modellinferenzen mit TensorFlow Lite.

Hinweis: Falls Sie keinen Zugriff auf die experimentellen Funktionen API-Funktionen unten, bitte verwenden InterpreterApi und InterpreterFactory verwenden, anstatt Interpreter direkt zu verwenden.

Ein Interpreter kapselt ein vortrainiertes TensorFlow Lite-Modell, in dem Vorgänge für Modellinferenzen ausgeführt werden.

Wenn ein Modell beispielsweise nur eine Eingabe annimmt und nur eine Ausgabe zurückgibt: 

try (Interpreter interpreter = new Interpreter(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
   interpreter.run(input, output);
 }

Wenn ein Modell mehrere Eingaben oder Ausgaben annimmt: 

Object[] inputs = {input0, input1, ...};
 Map<Integer, Object> map_of_indices_to_outputs = new HashMap<>();
 FloatBuffer ith_output = FloatBuffer.allocateDirect(3 * 2 * 4);  // Float tensor, shape 3x2x4.
 ith_output.order(ByteOrder.nativeOrder());
 map_of_indices_to_outputs.put(i, ith_output);
 try (Interpreter interpreter = new Interpreter(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
   interpreter.runForMultipleInputsOutputs(inputs, map_of_indices_to_outputs);
 }

Wenn ein Modell Stringtensoren annimmt oder erzeugt: 

String[] input = {"foo", "bar"};  // Input tensor shape is [2].
 String[][] output = new String[3][2];  // Output tensor shape is [3, 2].
 try (Interpreter interpreter = new Interpreter(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
   interpreter.runForMultipleInputsOutputs(input,