用于多维张量的TensorflowLite C应用编程接口输入缓冲区布局

Question

我有一个以shape [1, 128, 1024, 2]为输入的TensorFlow模型。我想用TensorflowLite C应用程序接口在这个模型上运行推断。

tensorflow/lite/c/c_api.h中的示例代码显示了如何将输入提供给模型：

std::vector<float> inputBuffer(1 * 128 * 1024 * 2);

// populate input buffer
// ...

TfLiteTensor *inputTensor = TfLiteInterpreterGetInputTensor(interpreter, 0);
TfLiteStatus status = TfLiteTensorCopyFromBuffer(inputTensor, inputBuffer.data(), inputBuffer.size() * sizeof(float));

现在的问题是如何正确地填充输入缓冲区。

假设给我一个数组float inputArray[1][128][1024][2]，我如何正确地将这个数组展平为TensorflowLite可以理解的一维向量？

Answer 1

您不需要展平该数组，只需将inputBuffer.data()更改为数据指针即可。TFLite模型中的输入张量具有形状信息(1,128,1024，2)。因此，它将能够正确地理解您的数组。