InterpreterApi

Atualiza explicitamente as alocações para todos os tensores, se necessário.

Isso propagará formas e alocações de memória para tensores dependentes usando a(s) forma(s) do tensor de entrada conforme fornecido.

Nota: Esta chamada é *puramente opcional*. A alocação de tensor ocorrerá automaticamente durante a execução se algum tensor de entrada tiver sido redimensionado. Essa chamada é mais útil para determinar as formas de qualquer tensor de saída antes de executar o gráfico, por exemplo,

 interpreter.resizeInput(0, new int[]{1, 4, 4, 3}));
 interpreter.allocateTensors();
 FloatBuffer input = FloatBuffer.allocate(interpreter.getInputTensor(0).numElements());
 // Populate inputs...
 FloatBuffer output = FloatBuffer.allocate(interpreter.getOutputTensor(0).numElements());
 interpreter.run(input, output)
 // Process outputs...

Nota: Alguns gráficos têm saídas com formato dinâmico, caso em que a forma de saída pode não se propagar totalmente até que a inferência seja executada.

Liberar recursos associados à instância InterpreterApi .

Constrói uma instância InterpreterApi , usando o modelo e as opções especificados. O modelo será carregado a partir de um arquivo.

Constrói uma instância InterpreterApi , usando o modelo e as opções especificados. O modelo será lido de um ByteBuffer .

Obtém o índice de uma entrada dado o nome operacional da entrada.

Obtém o tensor associado ao índice de entrada fornecido.

Obtém o número de tensores de entrada.

Retorna o tempo de inferência nativa.

Obtém o índice de uma saída dado o nome operacional da saída.

Obtém o tensor associado ao índice de saída fornecido.

Nota: Os detalhes do tensor de saída (por exemplo, forma) podem não ser totalmente preenchidos até que a inferência seja executada. Se você precisar de detalhes atualizados *antes* de executar a inferência (por exemplo, após redimensionar um tensor de entrada, o que pode invalidar as formas do tensor de saída), use allocateTensors() para acionar explicitamente a alocação e a propagação da forma. Observe que, para gráficos com formas de saída dependentes de *valores* de entrada, a forma de saída pode não ser totalmente determinada até a execução da inferência.

Obtém o número de tensores de saída.

Redimensiona a entrada idx-th do modelo nativo para os dims fornecidos.

Quando `strict` for True, somente dimensões desconhecidas podem ser redimensionadas. Dimensões desconhecidas são indicadas como `-1` no array retornado por `Tensor.shapeSignature()`.

Redimensiona a entrada idx-th do modelo nativo para os dims fornecidos.

Executa a inferência do modelo se o modelo receber apenas uma entrada e fornecer apenas uma saída.

Aviso: A API é mais eficiente se um Buffer (de preferência direto, mas não obrigatório) for usado como tipo de dados de entrada/saída. Considere usar o Buffer para alimentar e buscar dados primitivos para um melhor desempenho. Os seguintes tipos de Buffer de concreto são suportados:

• ByteBuffer - compatível com qualquer tipo de tensor primitivo subjacente.
• FloatBuffer - compatível com tensores flutuantes.
• IntBuffer - compatível com tensores int32.
• LongBuffer - compatível com tensores int64.

Executa a inferência do modelo se o modelo receber várias entradas ou retornar várias saídas.

Aviso: A API é mais eficiente se Buffer s (de preferência direto, mas não obrigatório) for usado como os tipos de dados de entrada/saída. Considere usar o Buffer para alimentar e buscar dados primitivos para um melhor desempenho. Os seguintes tipos de Buffer de concreto são suportados:

• ByteBuffer - compatível com qualquer tipo de tensor primitivo subjacente.
• FloatBuffer - compatível com tensores flutuantes.
• IntBuffer - compatível com tensores int32.
• LongBuffer - compatível com tensores int64.

Nota: valores null para elementos individuais de inputs e outputs são permitidos somente se o chamador estiver usando um Delegate que permite a interoperabilidade de manipulação de buffer e esse buffer foi vinculado ao(s) Tensor (es) de entrada ou saída correspondente.