InterpreterApi

試験運用版メソッドを除く TensorFlow Lite モデル インタープリタのインターフェース。

InterpreterApi インスタンスは、トレーニング済みの TensorFlow Lite モデルをカプセル化します。ここでは、モデルの推論のためのオペレーションが実行されます。

たとえば、モデルが 1 つの入力のみを受け取り、1 つの出力のみを返す場合:

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

モデルが複数の入力または出力を受け取る場合:

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);
 }
 

モデルが文字列テンソルを取得または生成する場合:

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);
 }
 

形状 [] と形状 [1] には違いがあります。スカラー文字列テンソル出力の場合:

String[] input = {"foo"};  // Input tensor shape is [1].
 ByteBuffer outputBuffer = ByteBuffer.allocate(OUTPUT_BYTES_SIZE);  // Output tensor shape is [].
 try (Interpreter interpreter = new Interpreter(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
   interpreter.runForMultipleInputsOutputs(input, outputBuffer);
 }
 byte[] outputBytes = new byte[outputBuffer.remaining()];
 outputBuffer.get(outputBytes);
 // Below, the `charset` can be StandardCharsets.UTF_8.
 String output = new String(outputBytes, charset);
 

入力と出力の順序は、入力のデフォルトの形状と同様に、Toco を使用して TensorFlow モデルを TensorFlowLite モデルに変換するときに決定されます。

入力が（多次元）配列として提供される場合、対応する入力テンソルは、その配列の形状に応じて暗黙的にサイズ変更されます。入力が Buffer 型として提供される場合、暗黙的なサイズ変更は行われません。呼び出し元は、Buffer のバイトサイズが対応するテンソルのバイトサイズと一致するか、まず resizeInput(int, int[]) を使用してテンソルのサイズを変更する必要があります。テンソルの形状と型の情報は、getInputTensor(int) と getOutputTensor(int) を介して利用可能な Tensor クラスを介して取得できます。

警告:InterpreterApi インスタンスはスレッドセーフではありません。

警告: InterpreterApi インスタンスは、close() を呼び出して明示的に解放する必要があるリソースを所有しています。

TFLite ライブラリは NDK API 19 用にビルドされています。Android API レベル 19 未満で動作する可能性がありますが、動作が保証されるわけではありません。