Unity已经有了官方的机器学习库ML-Agent, 尽管如此，如果能直接在Unity上运行事先训练好的TFLite模型，相信能帮助那些熟悉TensorFlow但是不熟悉ML-Agent的朋友解决一些麻烦。
GitHub真的是一大宝藏，在GitHub上找到了一个开源库，拿到源码后能很方便的在你的Unity项目中使用训练好的TFLite模型。
先奉上仓库地址：github.com/asus4/tf-li…
已经测试的软件版本、支持的系统、注意事项README.md中已经写的很清楚了，我这里就不赘述了。
具体的使用就非常简单了，最简单的代码如下：
// TFLite接受的输入数据，这里以我做过的一个项目为例，64x64是将用户在屏幕上书写笔迹存储为一张64x64的图片
float[,] inputs = new float[64, 64];
// TFLite的输出数据，项目的目的是识别出用户当前书写的是哪个汉字，我们只挑选了1403个常用的汉字
float[] outputs = new float[1403];
void Start()
{
// 以Byte[]的形式，读取TFLite Model文件
interpreter = new Interpreter(File.ReadAllBytes(path));
// 分配输入缓冲区
interpreter.ResizeInputTensor(0, new int[] { 1, 64, 64, 1 });
interpreter.AllocateTensors();
}
void Update()
{
// 传入输入数据
interpreter.SetInputTensorData(0, inputs);
// 执行！！！
interpreter.Invoke();
// 获取输出数据
interpreter.GetOutputTensorData(0, outputs);
}
void OnDestroy()
{
interpreter?.Dispose();
}
有了以上简易的模板，相信你已经能够创造出很多的可能了。
