如何在 Android 上将 N 维输入输入到 Tensorflow Lite 模型中？答案

【问题标题】：How can I input an N-dimensional-input into a Tensorflow Lite model on Android?如何在 Android 上将 N 维输入输入到 Tensorflow Lite 模型中？
【发布时间】：2020-08-09 22:40:04
【问题描述】：

我创建了一个 Tensorflow 模型，该模型将单个 700x700 48 维“图像”作为输入（输入形状为 {1, 700, 700, 48}）。
为此，我使用了 Numpy 的 numpy.concatenate([array_of_images], -1)，而 array_of_images 是一个包含 16 个 700x700 JPEG 图像的数组。
我将模型转换为 Tensorflow Lite，并在 Android 上运行它。
没有转换错误或任何问题 - 所有操作均有效且受支持。

我的问题是 - 我可以在 Android 的什么位置（或如何）创建一个 N 维对象（或容器）并将其用作模型的输入？

【问题讨论】：

标签： android image numpy tensorflow tensorflow-lite

【解决方案1】：

我认为你有 16 个 RGB 图像，

在 android 上，您可以像这样将位图加载到图像张量中：

var bitmap1 = Bitmap.load( from anywhere ) var tImage1 = TensorImage(DataType.FLOAT32) tImage1.load(bitmap1)

对于每张图片，

那么 input = arrayof(tImage1.buffer, tImage2.buffer,........tImage16.buffer) interpreteur.runForMultipleInputsOutputs(arrayOf(input), output) 我不确定，但这可以给你一个想法

【讨论】：

这使输入成为一个包含 16 个图像的数组，每个图像具有 3（或 4）维。我对具有多个 (N) 维度的单个图像输入感兴趣。