如何从内部存储加载Tensorflow模型？

Question

我想知道是否可以从 Android 设备的内部存储而不是资产文件夹中存储和读取经过训练的 .tflite 模型？

下面是从资产文件夹加载模型的原始代码（有效）。

private MappedByteBuffer loadLocalModelFile() throws IOException {
  AssetFileDescriptor fileDescriptor = getAssets().openFd(MODEL_PATH);
  FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
  long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
  long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();

  FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
  return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
}

有没有办法从内部存储器加载模型，并且仍然获取 fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength) 的 startOffset 和 declaredLength ？如果没有，有没有办法在从内部存储读取原始二进制文件时计算新模型的 startOffset 及其声明的长度？

我尝试使用 AssetManager 中的 openNonAssetFd() 函数来获取位于内部存储中的文件的 AssetFileDescriptor。

private MappedByteBuffer loadOnlineModelFile() throws IOException {
    FileInputStream inputStream = openFileInput(MODEL);

    AssetManager manager = getAssets();
    AssetFileDescriptor afd = manager.openNonAssetFd(getFilesDir() + "/graph.lite");

    long startOffset = afd.getStartOffset();
    long declaredLength = afd.getDeclaredLength();

    FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
    return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
  }

但是，这将导致“java.lang.IllegalArgumentException：Model ByteBuffer 应该是模型文件的 MappedByteBuffer 或使用包含模型内容字节的 ByteOrder.nativeOrder() 的直接 ByteBuffer”和“java.io.FileNotFoundException”。

Answer 1

嗯，我到处寻找，终于弄清楚了。这非常简单。
出于某种原因，我认为这AssetFileDescriptor与getStartOffset实际情况有关tflite model，但事实并非如此。我认为这getStartOffset给出了start应用程序资产中文件的要点。对于tflite model应该startOffset是0因为那是文件开始的地方，因为它只是一个文件。所以，代码应该是

File file = new File('path_to_model');
FileInputStream is = new FileInputStream(file);

return is.getChannel().map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, 0, file.length());