Java 如何处理org.tensorflow.lite.Interpreter.runformMultipleInputSoutputs（）的结果

我正在用tflite在android上运行posenet（CNN）。 该模型具有多个具有以下维度的输出数组：

1x14x17、1x14x14x14x34、1x14x14x14x32、1x14x14x14x32

因此，使用

import org.tensorflow.lite.Interpreter;
Interpreter tflite;
...
tflite.runForMultipleInputsOutputs(inputs,outputs)

我可以使用

tflite.getOutputSensor（i）

或

outputs.get（i）

（带i el.[0,3]）访问四个输出张量，因为

outputs

是一个

HashMap

填充了

java.nio.HeapByteBuffer

对象

---

如何将这些输出或tflite张量转换为java多维数组（类似于

float[]]；

），以便能够对其执行数学计算？

通过定义如下输出，可以使用本机java数组，这正是我想要的：

out1 = new float[1][14][14][17];
out2 = new float[1][14][14][34];
out3 = new float[1][14][14][32];
out4 = new float[1][14][14][32];
Map<Integer, Object> outputs = new HashMap<>();
outputs.put(0, out1);
outputs.put(1, out2);
outputs.put(2, out3);
outputs.put(3, out4);

out1=新浮点数[1][14][14][17]；
out2=新浮动[1][14][14][34]；
out3=新浮动[1][14][14][32]；
out4=新浮动[1][14][14][32]；
映射输出=新的HashMap（）；
输出。输出（0，输出1）；
输出。输出（1，输出2）；
输出（2，输出3）；
输出（3，输出4）；

//*1*输出张量的形状
int[]输出形状；
//*1*输出张量的类型
数据类型OutputDataType；
//多张量就绪存储
outputProbabilityBuffers=新HashMap（）；
ByteBuffer x；
//对于每个模型的张量（对于这个tflite模型，有getOutputEnsorCount（）张量）
对于（int i=0；i

示例输出：

Classifier: Created a buffer of 11264 bytes for tensor 0.
Classifier: Created a buffer of 11264 bytes for tensor 1.
Classifier: Created a buffer of 4 bytes for tensor 2.
Classifier: Created a buffer of 11264 bytes for tensor 3.
Classifier: Created a tflite output of 4 output tensors.

并以这种方式使用它：

Object[]inputs={your_regular_input}；
tflite.runForMultipleInputsOutputs（输入、输出概率缓冲区）；

输出：

val locations = outputs.getValue(0).asFlowArray(),
val classes = outputs.getValue(1).asFlowArray(),
val scores = outputs.getValue(2).asFlowArray(),
val detections = outputs.getValue(3).asFlowArray()