Android studio 如何将元数据添加到从tensorflow文件转换而来的tensorflow lite文件中

我正试图将tensorflow lite文件添加到Android studio中，但当我添加它时，我收到一个错误消息，称找不到元数据。我让tensorflow模型在我的笔记本电脑上远程工作，精度达到70%。我使用以下代码将tensorflow转换为tensorflow lite

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1]),
    tf.keras.layers.Dense(units=16, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(units=1)
])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error') # compile the model
model.fit(x=[-1, 0, 1], y=[-3, -1, 1], epochs=5) # train the model

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()


with open('model.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

Android Studio上的错误消息-“未找到元数据” 它提供了下面的链接来添加元数据。我无法让脚本正常工作

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有谁能解释一下，我将如何调整这个脚本，以适应我的模型，请或任何替代解决方案？我花了数周时间寻找一个解决方案，但没有找到任何解决方案，如有任何帮助，将不胜感激。

当需要使用tflite支持库时，需要元数据。由于您已经拥有转换后的tflite模型，因此可以直接使用tflite解释器API来运行转换后的模型。请参阅tflite android页面

嗨，在，谢谢你的回复。我只是查看了您提供的链接，并添加了tflite文件，如链接中所示，我得到的错误是没有元数据。我应该提到tensorflow模型是用python训练的，所以我不确定如何调用API？我只能看到C代码的一个示例，任何建议都会非常有用“未显示元数据”的消息不是错误。它只是说它没有元数据。当您不依赖TFLite支持库时，可以忽略它。android有一个JavaAPI:Hi-Jae，感谢您的回复。我不确定是否需要TFLite支持库？我正在实现一个犬种识别功能，该功能从用户的摄像机卷中获取一张图像，并将其添加到firebase中，然后应用程序将在此图像上运行tflite文件并给出结果。这是我第一次使用神经网络，所以我非常感谢您对如何实现它提出的任何建议。谢谢请参考以下链接：嗨，在，谢谢你的建议。我已经在笔记本电脑上对TensorFlow模型进行了训练和测试，精度达到70%，因此第一个链接没有提供任何进一步的指导。在第二个环节中，我发现很难将其适应我自己的模型。我根本不使用相机，用户从他们的图库上传，还有很多空白方法，我不知道如何实现。你能解释一下我如何判断我的模型是否需要元数据吗？我不确定TFLite支持库的用途