在TensorFlow Android Camera Demo中使用自定义模型时出错

Question

我训练了一个带有input_shape=[125,100,100,1]的模型来预测8个花车。我在演示中更改了these options以符合我的模型设置。

然后我为批量大小添加了另一个选项

private static final int BATCH_SIZE = 125;

在the C++ side中，我打印了一些调试信息，以查看我的张量的形状：

LOG (INFO)  << "input node: "  << input_tensors[0].first << ", "
          << "input shape: " << input_tensors[0].second.shape().DebugString();

  

tensorflow_inference_jni.cc:198输入节点：input_node，输入形状：   [125,100,100,1]

但应用程序在调用vars->session->Run()函数

时崩溃了

A/libc: Fatal signal 6 (SIGABRT), code -6 in tid 16574 (InferenceThread)

现在，如果我设置BATCH_SIZE = 1（始终使用批量大小为125的模型进行处理），应用程序不会崩溃，但会返回此错误：

E/native: tensorflow_inference_jni.cc:213 Error during inference: Invalid argument: Input to reshape is a tensor with 8 values, but the requested shape has 1000
[[Node: output_node = Reshape[T=DT_FLOAT, Tshape=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](fullyconnected2_1/BiasAdd, output_node/shape)]]

此错误中请求的形状1000是num_output * batch_size我猜（8 * 125）。

我错过了什么吗？

Answer 1

我已经对训练中的批量大小进行了硬编码，因此我必须使用形状为[125,100,100,1]的张量来提供模型。这对于移动设备来说有点太多了，所以Android决定杀死该应用程序。

当我使用batch_size = 1

重新训练模型时，效果非常好