我最终发现了这一点，有一个名为javanpy的方便的java库，它允许您用java打开.npy文件，因此可以用android打开。
在Python方面，我保存了一个扁平的 .npy 以正常方式：

data_flat = data.flatten()
print(data_flat.shape)
np.save(file="data.npy", arr=data_flat)

在android中，我把它放到 assets 文件夹。
然后我把它加载到javanpy中：

InputStream stream = context.getAssets().open("data.npy")
Npy npy = new Npy(stream);
float[] npyData = npy.floatElements();

最后把它变成了张紧缓冲器：

int[] inputShape = new int[]{1, 596, 80};   //the data shape before I flattened it
TensorBuffer tensorBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(inputShape, DataType.FLOAT32);
tensorBuffer.loadArray(npyData);

然后我用这个Tensor缓冲器来推断我的tflite模型。