InterpreterApi

실험 방법을 제외한 TensorFlow Lite 모델 해석기에 대한 인터페이스입니다.

InterpreterApi 인스턴스는 모델 추론을 위해 작업이 실행되는 선행 학습된 TensorFlow Lite 모델을 캡슐화합니다.

예를 들어 모델이 하나의 입력만 받고 하나의 출력만 반환하는 경우:

try (InterpreterApi interpreter =
     new InterpreterApi.create(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
   interpreter.run(input, output);
 }
 

모델이 여러 입력 또는 출력을 사용하는 경우:

Object[] inputs = {input0, input1, ...};
 Map<Integer, Object> map_of_indices_to_outputs = new HashMap<>();
 FloatBuffer ith_output = FloatBuffer.allocateDirect(3 * 2 * 4);  // Float tensor, shape 3x2x4.
 ith_output.order(ByteOrder.nativeOrder());
 map_of_indices_to_outputs.put(i, ith_output);
 try (InterpreterApi interpreter =
     new InterpreterApi.create(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
   interpreter.runForMultipleInputsOutputs(inputs, map_of_indices_to_outputs);
 }
 

모델이 문자열 텐서를 사용하거나 생성하는 경우:

String[] input = {"foo", "bar"};  // Input tensor shape is [2].
 String[][] output = new String[3][2];  // Output tensor shape is [3, 2].
 try (InterpreterApi interpreter =
     new InterpreterApi.create(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
   interpreter.runForMultipleInputsOutputs(input, output);
 }
 

모양[]과 모양[1] 사이에는 차이가 있습니다. 스칼라 문자열 텐서 출력의 경우:

String[] input = {"foo"};  // Input tensor shape is [1].
 ByteBuffer outputBuffer = ByteBuffer.allocate(OUTPUT_BYTES_SIZE);  // Output tensor shape is [].
 try (Interpreter interpreter = new Interpreter(file_of_a_tensorflowlite_model)) {
   interpreter.runForMultipleInputsOutputs(input, outputBuffer);
 }
 byte[] outputBytes = new byte[outputBuffer.remaining()];
 outputBuffer.get(outputBytes);
 // Below, the `charset` can be StandardCharsets.UTF_8.
 String output = new String(outputBytes, charset);
 

입력과 출력의 순서는 TensorFlow 모델을 Toco를 사용하여 TensorFlowLite 모델로 변환할 때 결정되며 입력의 기본 모양도 마찬가지입니다.

입력이 (다차원) 배열로 제공되면 해당 입력 텐서는 해당 배열의 모양에 따라 암시적으로 크기가 조정됩니다. 입력이 Buffer 유형으로 제공되면 암시적 크기 조정이 수행되지 않습니다. 호출자는 Buffer 바이트 크기가 해당 텐서의 바이트 크기와 일치하는지 또는 먼저 resizeInput(int, int[]) 통해 텐서 크기를 조정하는지 확인해야 합니다. Tensor 모양 및 유형 정보는 getInputTensor(int) 및 getOutputTensor(int) 통해 사용 가능한 Tensor 클래스를 통해 얻을 수 있습니다.

경고: InterpreterApi 인스턴스는 스레드로부터 안전 하지 않습니다 .

경고: InterpreterApi 인스턴스는 close() 호출하여 명시적으로 해제 해야 하는 리소스를 소유합니다.

TFLite 라이브러리는 NDK API 19에 대해 빌드되었습니다. 19 미만의 Android API 레벨에서 작동할 수 있지만 보장되지는 않습니다.