Различные файлы .tflite и .txt для реализации тензорного потока в приложении - PullRequest
Новая
       3

Различные файлы .tflite и .txt для реализации тензорного потока в приложении

0 голосов
/ 17 октября 2019

Я создал файл .tflite из MLKit и использовал его в приложении tenor, но приложение вылетает с ошибкой: 

  java.lang.IllegalArgumentException: Cannot convert between a TensorFlowLite buffer with 150528 bytes and a ByteBuffer with 786432 bytes.
            at org.tensorflow.lite.Tensor.throwIfShapeIsIncompatible(Tensor.java:281)
            at org.tensorflow.lite.Tensor.throwIfDataIsIncompatible(Tensor.java:258)
            at org.tensorflow.lite.Tensor.setTo(Tensor.java:119)
            at org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.run(NativeInterpreterWrapper.java:167)
            at org.tensorflow.lite.Interpreter.runForMultipleInputsOutputs(Interpreter.java:275)
            at org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite.TFLiteObjectDetectionAPIModel.recognizeImage(TFLiteObjectDetectionAPIModel.java:193)
            at org.tensorflow.lite.examples.detection.DetectorActivity$2.run(DetectorActivity.java:181)
            at android.os.Handler.handleCallback(Handler.java:790)
            at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:99)
            at android.os.Looper.loop(Looper.java:164)
            at android.os.HandlerThread.run(HandlerThread.java:65)

Ниже приведен код приложения tenorFlow. 

 if (isQuantized) {
      numBytesPerChannel = 1; // Quantized
    } else {
      numBytesPerChannel = 4; // Floating point
    }
    d.imgData = ByteBuffer.allocateDirect(1 * d.inputSize * d.inputSize * 3 * numBytesPerChannel);
    d.imgData.order(ByteOrder.nativeOrder());

1 Ответ

0 голосов
/ 17 октября 2019

Это потому, что ваши INPUT_SHAPE / INPUT_DATA отличаются от INPUT_SHAPE / INPUT DATA модели. Преобразуйте входные данные в ByteBuffer в собственном порядке с точной формой и размером, который модель принимает на вход.

...