Tensorflow lite型号要求缓冲区大于必要的缓冲区
我在张量流中使用keras创建了一个自定义模型。我使用的版本是tensorflow nightly 1.13.1。我使用官方工具构建了tensorfflow lite模型（方法tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file）。
创建模型后，我查看了输入形状，似乎没有什么不好。
tensorflow lite模型中的输入和输出形状为:
[{'name': 'input_1', 'index': 59, 'shape': array([ 1, 240, 240, 3], dtype=int32), 'dtype': , 'quantization': (0.0, 0)}]
[{'name': 'dense/Softmax', 'index': 57, 'shape': array([1, 6], dtype=int32), 'dtype': , 'quantization': (0.0, 0)}]
您可以注意到输入形状是1*240*240*3，因此我预计缓冲区的大小为172800个单位。
但是，当我尝试在Android设备中运行模型时，我收到了下一个错误：
E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: main
Process: com.megacode, PID: 15067
java.lang.RuntimeException: Unable to create application com.megacode.base.ApplicationBase: java.lang.IllegalArgumentException: Cannot convert between a TensorFlowLite buffer with 691200 bytes and a ByteBuffer with 172800 bytes.
at android.app.ActivityThread.handleBindApplication(ActivityThread.java:5771)
at android.app.ActivityThread.-wrap2(ActivityThread.java)
at android.app.ActivityThread$H.handleMessage(ActivityThread.java:1648)
我不明白为什么模型要求输入形状为691200个单位。
如果有人有什么建议我会很感激的
共有1个答案
您是正确的，输入形状包含 1 * 240 * 240 * 3 个元素。
但是，每个元素的类型为 int32，每个元素占用 4 个字节。
因此，ByteBuffer的总大小应该是1*240*240*3*4=691200。
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