Статические служебные методы для загрузки среды выполнения TensorFlowLite и собственного кода.
Публичные методы
статическая пустота | в этом () Убедитесь, что собственная библиотека TensorFlowLite загружена. |
статическая строка | версия времени выполнения () Возвращает версию среды выполнения TensorFlowLite по умолчанию. |
статическая строка | runtimeVersion (среда выполнения InterpreterApi.Options.TfLiteRuntime ) Возвращает версию указанной среды выполнения TensorFlowLite. |
статическая строка | версия схемы () Возвращает версию схемы модели TensorFlowLite, которая поддерживается средой выполнения TensorFlowLite по умолчанию. |
статическая строка | SchemaVersion (среда выполнения InterpreterApi.Options.TfLiteRuntime ) Возвращает версию схемы модели TensorFlowLite, поддерживаемую указанной средой выполнения TensorFlowLite. |
статическая строка | версия () Этот метод устарел. Предпочитайте использование or #schemaVersion() . |
Унаследованные методы
Публичные методы
публичная статическая пустота инициализации ()
Убедитесь, что собственная библиотека TensorFlowLite загружена.
В случае неудачи выдает UnsatisfiedLinkError с соответствующим сообщением об ошибке.
общедоступная статическая строка runtimeVersion ()
Возвращает версию среды выполнения TensorFlowLite по умолчанию.
общедоступная статическая строка runtimeVersion (среда выполнения InterpreterApi.Options.TfLiteRuntime )
Возвращает версию указанной среды выполнения TensorFlowLite.
Параметры
время выполнения |
---|
общедоступная статическая строка SchemaVersion ()
Возвращает версию схемы модели TensorFlowLite, которая поддерживается средой выполнения TensorFlowLite по умолчанию.
общедоступная статическая строка SchemaVersion (среда выполнения InterpreterApi.Options.TfLiteRuntime )
Возвращает версию схемы модели TensorFlowLite, поддерживаемую указанной средой выполнения TensorFlowLite.
Параметры
время выполнения |
---|
общедоступная статическая строковая версия ()
Этот метод устарел .
Предпочитайте использование or #schemaVersion()
.
Возвращает версию базовой схемы модели TensorFlowLite.