我正在嘗試在 android 上運行 Tflite 模型，但我收到了這個錯誤-
E/AndroidRuntime(18461)：原因：java.lang.IllegalArgumentException：無法從 602112 位元組的 Java 緩沖區復制到 150528 位元組的 TensorFlowLite 張量 (serving_default_sequential_5_input:0)。E/AndroidRuntime(18461)：在 org.tensorflow.lite.TensorImpl.throwIfSrcShapeIsIncompatible(TensorImpl.java:418) E/AndroidRuntime(18461)：在 org.tensorflow.lite.TensorImpl.setTo(TensorImpl.java:139) E/ AndroidRuntime(18461)：在 org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.run(NativeInterpreterWrapper.java:237) E/AndroidRuntime(18461)：在 org.tensorflow.lite.InterpreterImpl.runForMultipleInputsOutputs(InterpreterImpl.java:135) E/AndroidRuntime( 18461): 在 org.tensorflow.lite.Interpreter.runForMultipleInputsOutputs(Interpreter.java:80) E/AndroidRuntime(18461): 在 org.tensorflow.lite.InterpreterImpl.run(InterpreterImpl.java: 128) E/AndroidRuntime(18461): 在 org.tensorflow.lite.Interpreter.run(Interpreter.java:80) E/AndroidRuntime(18461): 在 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$RunModelOnBinary.runTflite(TflitePlugin.java: 530) E/AndroidRuntime(18461): 在 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$TfliteTask.doInBackground(TflitePlugin.java:471) E/AndroidRuntime(18461): 在 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$TfliteTask.doInBackground(TflitePlugin. java:445) E/AndroidRuntime(18461): 在 android.os.AsyncTask$3.call(AsyncTask.java:378) E/AndroidRuntime(18461): 在 java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266 ) E/AndroidRuntime(18461): ... 4 更多 I/Process (18461): 發送信號。PID：18461 SIG：9 runTflite(TflitePlugin.java:530) E/AndroidRuntime(18461): 在 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$TfliteTask.doInBackground(TflitePlugin.java:471) E/AndroidRuntime(18461): 在 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$ TfliteTask.doInBackground(TflitePlugin.java:445) E/AndroidRuntime(18461): 在 android.os.AsyncTask$3.call(AsyncTask.java:378) E/AndroidRuntime(18461): 在 java.util.concurrent.FutureTask.run (FutureTask.java:266) E/AndroidRuntime(18461): ... 4 更多 I/Process (18461): 發送信號。PID：18461 SIG：9 runTflite(TflitePlugin.java:530) E/AndroidRuntime(18461): 在 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$TfliteTask.doInBackground(TflitePlugin.java:471) E/AndroidRuntime(18461): 在 sq.flutter.tflite.TflitePlugin$ TfliteTask.doInBackground(TflitePlugin.java:445) E/AndroidRuntime(18461): 在 android.os.AsyncTask$3.call(AsyncTask.java:378) E/AndroidRuntime(18461): 在 java.util.concurrent.FutureTask.run (FutureTask.java:266) E/AndroidRuntime(18461): ... 4 更多 I/Process (18461): 發送信號。PID：18461 SIG：9 在 java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) E/AndroidRuntime(18461): ... 4 更多 I/Process (18461): 發送信號。PID：18461 SIG：9 在 java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) E/AndroidRuntime(18461): ... 4 更多 I/Process (18461): 發送信號。PID：18461 SIG：9
這條線對我來說很突出-
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Cannot copy to a TensorFlowLite tensor (serving_default_sequential_5_input:0) with 150528 bytes from a Java Buffer with 602112 bytes.
我究竟做錯了什么？這是我的代碼-
Future<List<dynamic>> runModel(Uint8List image) async {
print("Loadin gmodel");
String? res = await Tflite.loadModel(
model: "assets/model.tflite",
labels: "assets/labels.txt",
);
print("model loaded and loading running predictin");
img.Image? Image = img.decodeJpg(image);
var recognitions = await Tflite.runModelOnBinary(
binary: imageToByteListFloat32(Image!, 224),
numResults: 2, // get this value to be the number of classes you have
threshold: 0.05, // defaults to 0.1, or put whatever you want here
asynch: true // defaults to true
);
print(recognitions);
await Tflite.close();
return [];
}
Uint8List imageToByteListFloat32(img.Image image, int inputSize) {
var convertedBytes = Float32List(1 * inputSize * inputSize * 3);
var buffer = Float32List.view(convertedBytes.buffer);
int pixelIndex = 0;
for (var i = 0; i < inputSize; i ) {
for (var j = 0; j < inputSize; j ) {
var pixel = image.getPixel(j, i);
buffer[pixelIndex ] = img.getRed(pixel) / 255.0;
buffer[pixelIndex ] = img.getGreen(pixel) / 255.0;
buffer[pixelIndex ] = img.getBlue(pixel) / 255.0;
}
}
return convertedBytes.buffer.asUint8List();
}
uj5u.com熱心網友回復：
該模型似乎正在請求一個 UINT8（無符號 8 位整數）張量。
我認為您可以稍微簡化代碼：
- 準備一個 UInt8 緩沖區而不是 Float32
- 您不需要將該值除以 255.0
然后它應該作業。
（附帶說明，使用 ByteBuffer 將比陣列/串列更有效）
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