Java 为量化Tensorflow Lite模型创建位图ByteBuffer

我想使用一个量化的tensorflow lite模型，但是我现在使用的ByteBuffer使用的是浮点。我希望这是整数表示。现在这个模型需要270000字节，我正在尝试传递1080000字节。它是否像将float转换为int一样简单

public ByteBuffer convertBitmapToByteBuffer(Bitmap bitmap) {

    // Preallocate memory for bytebuffer
    ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(inputSize*inputSize*pixelSize);
    byteBuffer.order(ByteOrder.nativeOrder());

    // Initialize pixel data array and populate from bitmap
    int [] intArray = new int[inputSize*inputSize];
    bitmap.getPixels(intArray, 0, bitmap.getWidth(), 0 , 0,
            bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight());

    int pixel = 0;      // pixel indexer
    for (int i=0; i<inputSize; i++) {
        for (int j=0; j<inputSize; j++) {
            int input = intArray[pixel++];

            byteBuffer.putfloat((((input >> 16 & 0x000000FF) - imageMean) / imageStd));
            byteBuffer.putfloat((((input >> 8 & 0x000000FF) - imageMean) / imageStd));
            byteBuffer.putfloat((((input & 0x000000FF) - imageMean) / imageStd));
        }
    }
    return byteBuffer;
}

public ByteBuffer convertBitmapToByteBuffer（位图）{
//为bytebuffer预分配内存
ByteBuffer ByteBuffer=ByteBuffer.allocate（inputSize*inputSize*pixelSize）；
byteBuffer.order（ByteOrder.nativeOrder（））；
//初始化像素数据数组并从位图填充
int[]intArray=新int[inputSize*inputSize]；
bitmap.getPixels（intArray，0，bitmap.getWidth（），0，0，
bitmap.getWidth（），bitmap.getHeight（）；
int pixel=0；//像素索引器
对于（int i=0；i 16&0x000000FF）-imageMean）/imageStd）；
byteBuffer.putfloat（（（输入>>8&0x000000FF）-imageMean）/imageStd）；
byteBuffer.putfloat（（（输入&0x000000FF）-imageMean）/imageStd））；
}
}
返回缓冲区；
}

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感谢您提供的提示。

将浮点值转换为int不是正确的方法。好消息是，模型所期望的量化输入值（8位的r、g、b值顺序）与位图像素表示完全匹配，只是模型不期望alpha通道，因此转换过程实际上应该比使用浮点输入时更容易

以下是您可以尝试的方法。（我假设

pixelSize

为

3

）

int pixel=0；//像素索引器
对于（int i=0；i 16）&0xFF））//R
.put（（字节）（（输入>>8）&0xFF））//G
.put（（字节）（（输入）&0xFF））；//B
}
}