Представляем Google AI Edge Portal : масштабный тест Edge AI. Зарегистрируйтесь , чтобы запросить доступ во время закрытого предварительного просмотра.

Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Model

Модель публичного класса

Класс-оболочка для модели TFLite и интерпретатора TFLite.

Примечание. Model может одновременно содержать только одну модель TFLite и всегда содержит экземпляр интерпретатора TFLite для ее запуска.

Вложенные классы

сорт	Модель.Строитель	Этот класс устарел. Пожалуйста, используйте `Model.createModel(Context, String, Options)` .
перечисление	Модель.Устройство	Тип устройства времени выполнения, используемый для выполнения классификации.
сорт	Модель.Параметры	Варианты запуска модели.

Публичные методы

пустота	закрывать ()
статическая модель	createModel (контекст контекста, String modelPath, параметры Model.Options ) Загружает модель из ресурсов и инициализирует интерпретатор TFLite с заданными параметрами.
статическая модель	createModel (контекст контекста, String modelPath) Загружает модель из ресурсов и инициализирует интерпретатор TFLite.
MappedByteBuffer	получить данные () Возвращает данные модели, отображенные в памяти.
Тензор	getInputTensor (int inputIndex) Получает тензор, связанный с предоставленным входным индексом.
Тензор	getOutputTensor (int выходной индекс) Получает тензор, связанный с предоставленным выходным индексом.
интервал []	getOutputTensorShape (int выходной индекс) Возвращает выходную форму.
Нить	получитьПуть () Возвращает путь к файлу модели, хранящемуся в Assets.
пустота	run (входные данные Object[] , Map < Integer , Object > выходные данные) Выполняет вывод модели на нескольких входных данных и возвращает несколько выходных данных.

Унаследованные методы

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно ( Объект arg0)
последний класс <?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Публичные методы

public void закрыть ()

общедоступная статическая модель createModel (контекст контекста, строка modelPath, параметры Model.Options )

Загружает модель из ресурсов и инициализирует интерпретатор TFLite с заданными параметрами.

Параметры

контекст	Контекст приложения.
модельпуть	Путь к файлу модели.
параметры	Варианты запуска модели.

Броски

Исключение IO	если при открытии файла модели возникает какое-либо исключение.

Смотрите также

for details.

общедоступная статическая модель createModel (контекстный контекст, String modelPath)

Загружает модель из ресурсов и инициализирует интерпретатор TFLite.

Варианты по умолчанию: (1) устройство ЦП; (2) одна нить.

Параметры

контекст	Контекст приложения.
модельпуть	Путь к файлу модели.

Броски

Исключение IO	если при открытии файла модели возникает какое-либо исключение.

общедоступный MappedByteBuffer getData ()

Возвращает данные модели, отображенные в памяти.

общедоступный тензор getInputTensor (int inputIndex)

Получает тензор, связанный с предоставленным входным индексом.

Параметры

инпутиндекс

Броски

IllegalStateException	если интерпретатор закрыт.

общедоступный тензор getOutputTensor (int outputIndex)

Получает тензор, связанный с предоставленным выходным индексом.

Параметры

выходной индекс

Броски

IllegalStateException	если интерпретатор закрыт.

public int[] getOutputTensorShape (int outputIndex)

Возвращает выходную форму. Полезно, если форма вывода определяется только при создании графика.

Параметры

выходной индекс

Броски

IllegalStateException	если интерпретатор закрыт.

общедоступная строка getPath ()

Возвращает путь к файлу модели, хранящемуся в Assets.

public void run (входные данные Object[] , Map < Integer , Object > выходные данные)

Выполняет вывод модели на нескольких входных данных и возвращает несколько выходных данных.

Параметры

входы массив входных данных. Входные данные должны быть в том же порядке, что и входные данные модели. Каждый вход может быть массивом или многомерным массивом или ByteBuffer примитивных типов, включая int, float, long и byte. ByteBuffer — предпочтительный способ передачи больших входных данных, тогда как строковые типы требуют использования входного пути (многомерного) массива. Когда используется ByteBuffer , его содержимое должно оставаться неизменным до тех пор, пока не будет выполнен вывод модели.

результаты карта, отображающая выходные индексы в многомерные массивы выходных данных или ByteBuffer примитивных типов, включая int, float, long и byte. Необходимо только сохранять записи для используемых выходов.

входы	массив входных данных. Входные данные должны быть в том же порядке, что и входные данные модели. Каждый вход может быть массивом или многомерным массивом или `ByteBuffer` примитивных типов, включая int, float, long и byte. `ByteBuffer` — предпочтительный способ передачи больших входных данных, тогда как строковые типы требуют использования входного пути (многомерного) массива. Когда используется `ByteBuffer` , его содержимое должно оставаться неизменным до тех пор, пока не будет выполнен вывод модели.
результаты	карта, отображающая выходные индексы в многомерные массивы выходных данных или `ByteBuffer` примитивных типов, включая int, float, long и byte. Необходимо только сохранять записи для используемых выходов.