info
Преобразовал простую модель из keras, которая получает N изображений на вход и выводит M изображений . Из Android приложения (java) я загружаю изображения в виде растровых изображений и преобразую растровые изображения в TensorImages, которые позже объединяются в массив TensorImage .
, случай 1 * 1009. * Попытка ввода массива TensorImage в модель с использованием tflite.run(inputArray, outputArray), когда inputArray равен TensorImage inputArray[] = new TensorImage[]{tensorImage1, tensorImage2, tensorImage3}, приводит к следующей ошибке DataType: DataType error: cannot resolve DataType of org.tensorflow.lite.support.image.TensorImage, что, как я полагаю, связано с входным буфером ограничения. case 2
Попытка ввода одного буфера TensorImage с использованием tflite.run(tensorImage1.getBuffer(), output.getBuffer()) приводит к исключению недопустимого аргумента: IllegalArgumentException: Both buffer and bitmap data are obsolete.
case 3
Изменил вывод на TensorBuffer и создал буфер float32 следующим образом: TensorBuffer result = TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 1, 10}, DataType.FLOAT32), который работает некорректно, так как модель применяется к одному изображению (хотя и обеспечивает вывод).
вопрос
Так как изображения должны быть предоставлены в качестве входных данных для модели tflite?