是原生react native项目，并非expo

如果您的React Native项目是原生的，而不是使用Expo构建的话，那么在将TensorFlow Lite集成到项目中时，需要执行以下步骤：

1. 安装TensorFlow Lite：您可以使用以下命令在React Native项目中安装TensorFlow Lite：

npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow/tfjs-react-native @tensorflow/tfjs-react-native@0.2.1

2. 在iOS项目中添加TensorFlow Lite库：在iOS项目中，您需要将TensorFlow Lite库添加到项目中。您可以使用以下命令从CocoaPods安装TensorFlow Lite：

cd ios && pod install

3. 将TensorFlow Lite模型添加到项目中：将TensorFlow Lite模型文件（.tflite）复制到React Native项目的assets文件夹中。

4. 在React Native应用程序中加载TensorFlow Lite模型：您可以使用以下代码加载TensorFlow Lite模型：

import { load } from "@tensorflow/tfjs-react-native";

async function loadModel() {
  const modelJson = require("./assets/model.json");
  const modelWeights = require("./assets/model_weights.bin");

  const model = await load({
    modelUrl: modelJson,
    weightsUrl: modelWeights,
  });

  return model;
}

此代码将加载您的TensorFlow Lite模型文件（model.json和model_weights.bin）并返回一个TensorFlow模型对象。

5. 使用TensorFlow Lite模型进行推理：您可以使用以下代码将输入数据传递给TensorFlow Lite模型进行推理：

const inputTensor = tf.tensor2d([inputData]); // inputData是您的输入数据

const outputTensor = model.predict(inputTensor);

const outputData = outputTensor.dataSync();

outputTensor.dispose();

此代码将创建一个输入张量对象，将其传递给TensorFlow Lite模型进行推理，并返回一个输出张量对象。然后，您可以使用outputTensor.dataSync()方法从输出张量对象中提取结果。

以上是将TensorFlow Lite集成到React Native原生项目中的基本步骤。请注意，步骤2和步骤3在Android项目中可能会略有不同。在Android项目中，您需要将TensorFlow Lite库添加到Gradle构建文件中，并将模型文件复制到assets文件夹中。