[英]how to interpret output tensor data packing in tensorflow lite c++?
I am working on a tensorflow-lite model in c++ (I have it working python already) and I was confused about how my output data is packed. 我在文档中找不到任何参考资料。 我查看了 tflite 源代码,了解到我可以使用 dims 获得张量的 output 维度
for(int i=0; i < size; i++){
print("%d\n", out_tensor->dims->data[i]);
}
这给了我:
1
96
96
14
这正是我所知道的 output 数据。 它是一个 96x96 的网格,其中每个网格元素是 14 个浮点数。 我不明白的是如何正确获取这些数据。 起初我们假设它是平的,然后像这样把它拉出来:
const float* output = interpreter->typed_output_tensor<float>(0);
for (int j = 0; j < num_values; ++j) {
output_data_flat[out_idx++] = output[j];
}
但这似乎并不正确。 解压缩此 output 数据的正确或至少是一种干净的方法是什么?
谢谢你。
TensorFlow Lite 张量数据以连续方式存储,这意味着您可以假设它是扁平的。
换句话说,您可以假设interpreter->typed_output_tensor<float>(0)
为float[1][96][96][14]。
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