java - 如何在android上设置tflite模型输入张量和输出张量？

Question

我有一个模型：

input shape: (batch_size, 3, 48, 64, 18)
output shape: (batch_size, 512)

我想将此模型转换为 tflite 模型，并在 android 上运行它。

tflite的官方例子显示输入张量是一个one-dimensional ByteBuffer，输出张量是一个浮点数组。

如何将 shape(batch_size, 3, 48, 64, 18) 的输入数据存储到 ByteBuffer？

在我的项目中，我设置batch_size = 3是因为原始输入数据的形状是(54, 48, 64, 18)，我使用numpy.reshapereshape数据变成(3, 3, 48, 64, 18)。

真的需要先做reshape吗？

我可以将形状为 (54, 48, 64, 18) 的数据直接存储到 ByteBuffer 吗？

标签： javapythontensorflowtensorflow-lite