如何使用TensorFlow Lite在设备上使用多个自定义模型？

Question

我想在应用程序中附带多个自定义模型。所有模型都有相同的目的。我现在不想托管它。

Custom Model code github

FirebaseLocalModelSource localModelSource =
        new FirebaseLocalModelSource.Builder(LOCAL_MODEL_NAME)
                .setAssetFilePath(LOCAL_MODEL_PATH).build();
// add multiple

FirebaseModelManager manager = FirebaseModelManager.getInstance();
manager.registerLocalModelSource(localModelSource);

// access multiple

1. 如何访问多个模型？
2. 即使托管了它，我又如何出于同一目的访问不同的自定义模型？

如果使用mlkit无法实现上述目的，是否还有其他方法可以合并所有模型的结果？

Answer 1

我认为我们还不支持一次推断运行多个模型。如果要在不同的方案中运行不同的模型，则可以为它们分配不同的名称，并使用不同的模型源来触发它们。

如果您可以更清楚地描述您的用例，我们将在将来看到如何支持它。

Answer 2

上面的代码片段中的LOCAL_MODEL_NAME变量指向您与应用捆绑在一起的模型文件。您只需更改该值，以指向与应用程序捆绑在一起的模型之一即可。

托管模型时，其工作原理类似。每个模型都有不同的名称，因此您只需传递要使用的模型的名称即可。