общедоступный интерфейс InterpreterApi
Известные косвенные подклассы |
Интерфейс к интерпретатору модели TensorFlow Lite, за исключением экспериментальных методов.
Экземпляр InterpreterApi
инкапсулирует предварительно обученную модель TensorFlow Lite, в которой выполняются операции для вывода модели.
Например, если модель принимает только один вход и возвращает только один выход:
try (InterpreterApi interpreter =
new InterpreterApi.create(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
interpreter.run(input, output);
}
Если модель принимает несколько входов или выходов:
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);
}
Если модель принимает или создает струнные тензоры:
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);
}
Обратите внимание, что существует различие между shape[] и shape[1]. Для выходных данных тензора скалярной строки: