要使用Android Tensorflow的loaddata模块，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经在Android项目中集成了TensorFlow库。您可以在项目的build.gradle文件中添加以下依赖项：

implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:2.0.0'

2. 创建一个新的Java类，用于加载数据。您可以根据您的需求进行命名，例如LoadDataModule.java。在该类中，您可以编写加载数据的代码示例。

以下是一个简单的示例，演示如何使用Android Tensorflow的loaddata模块加载图像数据：

import android.content.Context;
import android.content.res.AssetManager;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.util.Log;

import org.tensorflow.lite.Interpreter;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.ByteOrder;
import java.nio.MappedByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;

public class LoadDataModule {

    private static final String TAG = "LoadDataModule";
    private static final String MODEL_PATH = "model.tflite";

    private Interpreter mInterpreter;
    private ByteBuffer mInputBuffer;

    public LoadDataModule(Context context) {
        try {
            // 加载模型文件
            MappedByteBuffer modelBuffer = loadModelFile(context);
            // 创建解释器
            mInterpreter = new Interpreter(modelBuffer);
            // 创建输入缓冲区
            mInputBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(4 * 224 * 224 * 3);
            mInputBuffer.order(ByteOrder.nativeOrder());
        } catch (IOException e) {
            Log.e(TAG, "Failed to load model", e);
        }
    }

    public float[] classifyImage(Bitmap image) {
        // 将图像数据转换为输入缓冲区
        convertBitmapToByteBuffer(image);
        // 运行模型
        float[][] output = new float[1][NUM_CLASSES];
        mInterpreter.run(mInputBuffer, output);
        // 返回分类结果
        return output[0];
    }

    private MappedByteBuffer loadModelFile(Context context) throws IOException {
        AssetManager assetManager = context.getAssets();
        InputStream inputStream = assetManager.open(MODEL_PATH);
        FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
        long startOffset = fileChannel.position();
        long declaredLength = fileChannel.size();
        return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
    }

    private void convertBitmapToByteBuffer(Bitmap bitmap) {
        if (mInputBuffer == null) {
            return;
        }
        mInputBuffer.rewind();

        int width = bitmap.getWidth();
        int height = bitmap.getHeight();
        int[] pixels = new int[width * height];
        bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);

        int pixel = 0;
        for (int i = 0; i < width; ++i) {
            for (int j = 0; j < height; ++j) {
                final int val = pixels[pixel++];
                mInputBuffer.putFloat(((val >> 16) & 0xFF) / 255.0f);
                mInputBuffer.putFloat(((val >> 8) & 0xFF) / 255.0f);
                mInputBuffer.putFloat((val & 0xFF) / 255.0f);
            }
        }
    }
}

这个示例代码中的LoadDataModule类包含了加载模型文件、创建解释器、将图像数据转换为输入缓冲区等功能。您可以根据自己的数据和模型进行适当的修改。

请注意，上述示例假设了您已经将模型文件（model.tflite）放置在Android项目的assets文件夹中。如果您的模型文件位于其他位置，请相应地修改loadModelFile()方法中的路径。

希望这个示例能够帮助您使用Android Tensorflow的loaddata模块加载数据。