错误：传递给 \'pad\' 的参数 \'x\' 必须是 Tensor 或 TensorLike，但得到的是 \'Tensor\'答案

【问题标题】：Error: Argument 'x' passed to 'pad' must be a Tensor or TensorLike, but got 'Tensor'错误：传递给 \'pad\' 的参数 \'x\' 必须是 Tensor 或 TensorLike，但得到的是 \'Tensor\'
【发布时间】：2022-11-19 11:21:06
【问题描述】：

我正在尝试使用本机反应和从 Yolov5 训练的自定义模型构建一个对象检测应用程序，并使用 tensorflowjs (v3.19.0) 进行转换。

我的图像是数据 Url 字符串格式（转换为 base64 图像格式），我收到以下错误：

Error: Argument 'x' passed to 'pad' must be a Tensor or TensorLike, but got 'Tensor'

任何人都可以帮助检查错误的来源以及如何解决这个问题吗？（我认为它在“已处理张量”部分，但无法弄清楚到底出了什么问题）

这是我的预测的完整代码：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import {bundleResourceIO, decodeJpeg} from '@tensorflow/tfjs-react-native';

const modelJSON = require('../assets/web_model/model.json');
const modelWeights = [
  require('../assets/web_model/group1-shard1of7.bin'),
  require('../assets/web_model/group1-shard2of7.bin'),
  require('../assets/web_model/group1-shard3of7.bin'),
  require('../assets/web_model/group1-shard4of7.bin'),
  require('../assets/web_model/group1-shard5of7.bin'),
  require('../assets/web_model/group1-shard6of7.bin'),
  require('../assets/web_model/group1-shard7of7.bin'),
];

const getPredictions = async (dataURL: string) => {
  // As tensorflow gets ready
  await tf.ready();

  // Load model
  const model = await tf.loadGraphModel(
    bundleResourceIO(modelJSON, modelWeights),
  );

  // Make input data
  const imgB64 = dataURL.split(';base64,')[1];
  const imgBuffer = tf.util.encodeString(imgB64, 'base64').buffer;
  const raw = new Uint8Array(imgBuffer);
  const imagesTensor = decodeJpeg(raw);

  // Process input data
  const modelShape: any = model.inputs[0].shape;
  const resolution: [number, number] = modelShape.slice(1, 3);
  let processedTensor = tf.image.resizeBilinear(imagesTensor, [
      inputHeight,
      inputWidth,
    ]) as tf.Tensor<tf.Rank.R3>;
    processedTensor = tf.cast(processedTensor, 'float32');
    processedTensor = tf.div(processedTensor, 255.0);
    processedTensor = tf.reshape(processedTensor, [inputHeight, inputWidth, 3]);
    processedTensor = tf.expandDims(processedTensor, 0);
    
    // Get prediction
    return (await model.executeAsync(processedTensor)) as tf.Tensor[];
};

export default getPredictions;

【问题讨论】：

标签： react-native tensorflow.js

【解决方案1】：

我通过将整个项目移至 Expo one 解决了这个问题，因为这是普通的 React Native。现在问题已解决。

【讨论】：