预先感谢您的支持。
在.tflite U-net神经网络上进行推断后,我试图获取张量的输出。我正在使用Tensorflow lite图像分类代码作为基准。
我需要修改代码以完成细分任务。我的问题是如何访问推断模型的输出(128x128x1)并将结果写入图像?
我已经调试了代码,并探索了许多不同的方法。不幸的是,我对C ++语言没有信心。我发现命令interpreter->typed_output_tensor<float>(0)
应该是我所需要的,这里也引用了https://www.tensorflow.org/lite/guide/inference#loading_a_model。但是,我无法访问网络生成的128x128张量。
有趣的部分在这里(第217 -224行):
const float threshold = 0.001f;
std::vector<std::pair<float, int>> top_results;
int output = interpreter->outputs()[0];
TfLiteIntArray* output_dims = interpreter->tensor(output)->dims;
// assume output dims to be something like (1, 1, ... ,size)
auto output_size = output_dims->data[output_dims->size - 1];
我希望保存在图像中的值或保存输出张量的另一种方法