InterpreterApi

सार्वजनिक इंटरफ़ेस InterpreterApi
जाने-पहचाने इनडायरेक्ट सब-क्लास

TensorFlow Lite मॉडल इंटरप्रेटर में इंटरफ़ेस. इसमें प्रयोग के तरीके शामिल नहीं हैं.

एक InterpreterApi इंस्टेंस, पहले से ट्रेन किए गए TensorFlow Lite मॉडल को इनकैप्सुलेट करता है, जिसमें मॉडल अनुमान के लिए कार्रवाइयां की जाती हैं.

उदाहरण के लिए, अगर कोई मॉडल सिर्फ़ एक इनपुट लेता है और सिर्फ़ एक आउटपुट देता है, तो:

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

अगर कोई मॉडल एक से ज़्यादा इनपुट या आउटपुट लेता है:

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 (InterpreterApi interpreter =
     new InterpreterApi.create(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
   interpreter.runForMultipleInputsOutputs(inputs, map_of_indices_to_outputs);
 }
 

अगर कोई मॉडल, स्ट्रिंग टेंसर लेता है या बनाता है:

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

ध्यान दें कि आकार [] और आकार[1] में अंतर होता है. अदिश स्ट्रिंग टेंसर के लिए आउटपुट:

String[] input = {"foo"};  // Input tensor shape is [1].
 ByteBuffer outputBuffer = ByteBuffer.allocate(OUTPUT_BYTES_SIZE);  // Output tensor shape is [].
 try (Interpreter interpreter = new In