使用 TensorflowInterfenceInterface 方法时无法解析方法“feed”答案

【问题标题】：Cannot resolve method 'feed' while using TensorflowInterfenceInterface methods使用 TensorflowInterfenceInterface 方法时无法解析方法“feed”
【发布时间】：2018-07-18 05:47:40
【问题描述】：

我正在我的 android 项目中实现 TensorFlowInferenceInterface。但我发现无法解析方法 'feed(java.lang.String, java.lang.reflect.Array, long, java.lang.long,java.lang.long,?) 错误。我该如何解决？

import org.tensorflow.contrib.android.TensorFlowInferenceInterface;
.......

private TensorFlowInferenceInterface tensorFlowInference;
.......
tensorFlowInference.feed(inputName, imageNormalizedPixels,1L, imageSize, imageSize, COLOR_CHANNELS.toLong())

我无法实现 TensorFlowInferenceInterface 的 feed、run、fetch 等方法。

【问题讨论】：

也发布您的接口代码。

标签： android tensorflow

【解决方案1】：

我解决了一个类似的重视参数类型的问题。

在我解决我的问题之前，我的pixelArray 是float[][]，因为我认为它是一个图像。我用的时候：

inferenceInterface.feed(INPUTNAME, pixelArray,  1, HEIGHT, WIDTH, 1);

我明白了：

无法解析方法'feed(java.lang.String, float[][], int, int, int, int)'

然后我把pixelArray变成float[]，问题就解决了。

我以float 输入为例，注意方法提要是public void feed(String inputName, float[] src, long... dims)。但是在您的代码中，COLOR_CHANNELS.toLong() 对应于“？”在你得到的东西中，imageNormalizedPixels 对应于java.lang.reflect.Array。

我找到了一个关于java.lang.reflect.Array的描述：“它基于多维数组创建数组，而一维数组只是特殊的实现。”

所以我认为您的 imageNormalizedPixels 可能不是一维数组。

【讨论】：