Tensorflow Lite Android对象检测——移动SSD模型预计有4个输出，发现8个
遇到的问题：
E/AndroidRuntime：致命异常：主进程：org.tensorflow.lite.examples。检测，PID:14719 java.lang.AssertionError:ObjectDetector初始化时出错：移动SSD模型预计正好有4个输出，发现8个
问题描述
- Android应用程序来源：TensorFlow Lite物体检测示例，来自谷歌
模型说明
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是否使用自定义模型？对
使用的预训练模型：ssd\u mobilenet\u v2\u fpnlite\u 640x640\u coco17\u tpu-8
推理类型：浮点
班级数量：4
系统信息
- 操作系统平台和发行版：（Linux Ubuntu 20.14）
- TensorFlow版本：2.4.1
- TensorFlow安装位置：Pip
使用的保存模型转换命令：
1、保存的_模型。pb导出：
exporter_main_v2.pyinput_typeimage_tensorpipeline_config_pathssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640_coco17_tpupipeline.configtrained_checkpoint_diroutput_directoryexported_models
2.将保存的模型（.pb）转换为tflite
toco
--保存的模型目录。/exported models/tflite/saved\u model
--emit select tf ops true
--允许自定义操作
--图形定义文件。/exported models/tflite/saved\u model/saved\u model。pb
--输出文件/导出模型/tflite/tflite/detect。tflite
--输入形状1300300,3
--输入数组归一化\u输入图像张量
--输出数组“tflite\u检测后处理”，“tflite\u检测后处理：1”，“tflite\u检测后处理：2”，“tflite\u检测后处理：3”
--推断类型=浮点
--允许自定义操作
备注：我试图在Google TensorFlow lite提供的示例上使用经过训练的自定义模型。只是每次我打开应用程序时，它都会返回这样一个错误，移动SSD模型预计会有4个输出，找到8个。该模型经过训练，可以识别4个类，所有这些都在labelmap中声明。txt和管道配置。
有人知道这个错误吗？
共有1个答案
经过进一步研究，我相信前面提到的问题是因为模型有8张量输出，但Java编写的Android应用程序只能支持4张量输出（至少谷歌提供的例子只支持4张量输出）
对于不同机型输出的张量数量我不是很确定，就我理解和乱搞不同机型而言，fixed_shape_resizer640×640的机型很可能需要4个以上的张量输出（通常是8个张量输出），与Java编写的Android应用不兼容。
对于像我这样的业余用户，请找到以下先决条件，以便在Android应用程序建议的设置中使用您的自定义模型（假设您使用的是TensorFlow版本
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TensorFlow模型：具有320 x 320的fixed_shape_resizer的SSD模型（在我的情况下，SSD MobileNet v2 320x320工作得非常好）（张量输出必须为4）
Colab（非常适合模型训练和转换）
（我尝试在本地机器上执行Linux和Windows平台上的训练和转换，不同工具和包的不兼容性让我头疼。我原来使用Colab来执行训练和转换。它更强大，并且与那些训练工具和脚本非常兼容。）
由@lu-wang-g编写的元数据编写器库（在我的例子中，在将经过训练的模型转换为.tflite后，如果您直接将.tflite模型迁移到Android应用程序，应用程序将报告有关.tflite模型配置的大量问题。假设您正确地训练和转换了模型，您所需要的只是上面的元数据编写器库。它将根据.tfl为您自动配置元数据ite模型。然后，您可以直接将模型迁移到应用程序。）
有关详细信息，请访问我的GitHub版本：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/47595
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