Как я могу ввести N-мерный ввод в модель Tensorflow Lite на Android? - PullRequest
0 голосов
/ 26 апреля 2020
  • Я создал модель Tensorflow, в которой в качестве входных данных принимается одно «изображение» размером 48 × 700x700 (форма ввода {1, 700, 700, 48}).
  • Для этого я использовал Numpy ' s numpy.concatenate([array_of_images], -1), когда array_of_images - это массив из 16 700x700 JPEG изображений.
  • Я преобразовал модель в Tensorflow Lite и запускаю ее на Android.
  • Никаких ошибок преобразования или чего-либо еще - все операции действительны и поддерживаются.

Мой вопрос - где в Android (или как) я могу создать N-мерный объект (или контейнер) и использовать его? как вход в модель?

1 Ответ

0 голосов
/ 26 апреля 2020

Я думаю, что у вас есть 16 изображений RGB,

на android вы загружаете свои растровые изображения в тензор изображения следующим образом:

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

для каждого изображения,

тогда input = arrayof(tImage1.buffer, tImage2.buffer,........tImage16.buffer) interpreteur.runForMultipleInputsOutputs(arrayOf(input), output) я не уверен, но это может дать вам представление

...