如何将N维输入输入到Android上的Tensorflow Lite模型中？

Question

• 我创建了一个Tensorflow模型，它以一个700x700的48维 "图像 "作为输入（输入形状是 {1, 700, 700, 48}).
• 为此，我使用了Numpy的 numpy.concatenate([array_of_images], -1)当 array_of_images 是16个700x700的阵列 JPEG 图像。
• 我将模型转换为Tensorflow Lite，我正在Android上运行它。
• 没有转换错误或任何东西 - 所有的操作都是有效和支持的。

我的问题是--在Android系统中，我在哪里（或如何）可以创建一个N维对象（或容器），并将其作为模型的输入？

Answer 1

我想你有16张RGB图像。

在安卓系统中，你可以将你的位图加载到图像Tensors中，就像这样。

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

对于每个图像。

然后

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。