移动端AI与ML应用开发：基于iOS和Android

200

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第

11

章

你愿意的话，可以使用我创建的一个，你可以在存储库中找到它。它位于这个应用程序

的文件夹中，我称之为

Chapter11Flowers

。

要加载模型，你首先需要告诉解释器在哪里可以找到它。该模型应该包含在你的应用程

序包中，因此你可以使用这样的代码来指定它：

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "flowers_model",

ofType: "tflite")

TensorFlow Lite 解释器是你之前安装的 pod 的一部分，你需要导入其库才能使用它：

import TensorFlowLite

然后，实例化一个解释器并让它加载你之前指定的模型，你可以使用如下代码：

var interpreter: Interpreter

do{

interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath!)

} catch _{

print("Error loading model!")

return

}

你现在已将解释器加载到内存中并准备就绪。所以接下来你需要做的就是提供一个它可

以为你解释的图像！

11.2.5

第

5

步：将图像转换为输入张量

这一步非常复杂，所以在深入研究代码之前，让我们直观地探索这些概念。回到图 11-1，

你会注意到 iOS 可以将图像存储为 UIImage，这与被训练识别的模型的张量非常不同。

首先，让我们了解图像通常如何存储在内存中。

图像中的每个像素都由 32 位或 4