Tensorflow lite 模型请求的缓冲区大于所需的缓冲区答案

【问题标题】：Tensorflow lite model request a buffer bigger than the neccesaryTensorflow lite 模型请求的缓冲区大于所需的缓冲区
【发布时间】：2019-07-22 02:05:05
【问题描述】：

我在 tensorflow 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。我使用官方工具搭建了 tensorflow 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为 1 * 240 * 240 * 3，所以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：致命异常：主要进程：com.megacode，PID：15067 java.lang.RuntimeException：无法创建应用程序 com.megacode.base.ApplicationBase：java.lang.IllegalArgumentException：无法在 691200 字节的 TensorFlowLite 缓冲区和 172800 字节的 ByteBuffer 之间进行转换。在 android.app.ActivityThread.handleBindApplication(ActivityThread.java:5771) 在 android.app.ActivityThread.-wrap2(ActivityThread.java) 在 android.app.ActivityThread$H.handleMessage(ActivityThread.java:1648)

我不明白模型要求输入形状为 691200 个单位的原因。

如果有人有建议，我将不胜感激

【问题讨论】：

标签： tensorflow tensorflow-lite

【解决方案1】：

你是对的，输入的形状包含 1 * 240 * 240 * 3 个元素。

但是，每个元素都是 int32 类型，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。

【讨论】：

我今天早上发现了这个答案。我使用了来自 bytebuffer 对象的“put”方法，但是当我使用“putFloat”方法时，一切正常（首先增加了 bytebuffer 的大小）。你的回答证实了我的猜想。谢谢。