为了为tflite解释器调用Flex委托,您可以按照以下步骤进行操作:
import tensorflow as tf
# 加载tflite模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="your_model.tflite")
# 分配张量内存
interpreter.allocate_tensors()
# 创建Flex委托选项
delegate_options = tf.lite.experimental.TensorFlowLiteFlexDelegateOptions()
# 创建Flex委托
delegate = tf.lite.experimental.TensorFlowLiteFlexDelegate(delegate_options)
# 将Flex委托分配给解释器
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="your_model.tflite", experimental_delegates=[delegate])
# 分配张量内存
interpreter.allocate_tensors()
invoke()
方法来运行推理。以下是一个示例:# 获取输入和输出张量的索引
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# 设置输入数据
input_data = ... # 准备您的输入数据
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
# 运行推理
interpreter.invoke()
# 获取输出结果
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
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