Question

我有一个张量流图，试图将图像分成三个单通道图像。

input_image = tf.placeholder(name="input_image", dtype=tf.float32, shape=[512 * 512 *3])
feed_dict ={input_image:resized_image_data}

channel_image = tf.reshape(input_image, (512, 512, 3))

我对张量进行切片，计算模糊，然后在“评估”张量上使用numpy的dstack。这在tensorflow中有效，但tensorflow lite失败，并显示``无法分配内存''错误。

r,g,b = channel_image[:,:,0],channel_image[:,:,1],channel_image[:,:,2]

rtensor = tf.convert_to_tensor(r)
gtensor = tf.convert_to_tensor(g)
btensor = tf.convert_to_tensor(b)

rbatch = tf.expand_dims(tf.expand_dims(rtensor, axis=2), axis=0)
gbatch = tf.expand_dims(tf.expand_dims(gtensor, axis=2), axis=0)
bbatch = tf.expand_dims(tf.expand_dims(btensor, axis=2), axis=0)

rblur = tf.squeeze(blur(one_chan_kernel, strides, rbatch, 2), name="rblur")
gblur = tf.squeeze(blur(one_chan_kernel, strides, gbatch, 2), name="gblur")
bblur = tf.squeeze(blur(one_chan_kernel, strides, bbatch, 2), name="bblur")

result_np = np.dstack((rblur.eval(feed_dict=feed_dict), gblur.eval(feed_dict=feed_dict), bblur.eval(feed_dict=feed_dict)))
result = tf.expand_dims(tf.convert_to_tensor(result_np, name="result_tensor"), axis=0)

如何使用numpy对张量结果进行运算？我不能使用tf.unstack和tf.stack，因为它们当前未在tensorflow中实现。精简版

logcat是：

                                                                            --------- beginning of crash
07-02 11：20：36.486 6553-6553 / camerafragment E / AndroidRuntime：FATAL EXCEPTION：main 工艺：摄像头碎片，PID：6553 java.lang.RuntimeException：无法恢复活动{camerafragment / camerafragment.MainActivity}：java.lang.NullPointerException：无法为解释器分配内存在android.app.ActivityThread.performResumeActivity（ActivityThread.java:3773）在android.app.ActivityThread.handleResumeActivity（ActivityThread.java:3805）在android.app.servertransaction.ResumeActivityItem.execute（ResumeActivityItem.java:51）在android.app.servertransaction.TransactionExecutor.executeLifecycleState（TransactionExecutor.java:145）在android.app.servertransaction.TransactionExecutor.execute（TransactionExecutor.java:70）在android.app.ActivityThread $ H.handleMessage（ActivityThread.java:1797）在android.os.Handler.dispatchMessage（Handler.java:106）在android.os.Looper.loop（Looper.java:193）在android.app.ActivityThread.main（ActivityThread.java:6642）在java.lang.reflect.Method.invoke（本机方法）在com.android.internal.os.RuntimeInit $ MethodAndArgsCaller.run（RuntimeInit.java:493）在com.android.internal.os.ZygoteInit.main（ZygoteInit.java:858）原因：java.lang.NullPointerException：无法为解释器分配内存在org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.createInterpreter（本机方法）在org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper。（NativeInterpreterWrapper.java:63）在org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper。（NativeInterpreterWrapper.java:51）在org.tensorflow.lite.Interpreter。（Interpreter.java:90）在camerafragment.MainActivity.initializeInference（MainActivity.java:230）在camerafragment.MainActivity.onResume（MainActivity.java:91）在android.app.Instrumentation.callActivityOnResume（Instrumentation.java:1412）在android.app.Activity.performResume（Activity.java:7287）在android.app.ActivityThread.performResumeActivity（ActivityThread.java:3765）在android.app.ActivityThread.handleResumeActivity（ActivityThread.java:3805）在android.app.servertransaction.ResumeActivityItem.execute（ResumeActivityItem.java:51）在android.app.servertransaction.TransactionExecutor.executeLifecycleState（TransactionExecutor.java:145）在android.app.servertransaction.TransactionExecutor.execute（TransactionExecutor.java:70）在android.app.ActivityThread $ H.handleMessage（ActivityThread.java:1797）在android.os.Handler.dispatchMessage（Handler.java:106）在android.os.Looper.loop（Looper.java:193）在android.app.ActivityThread.main（ActivityThread.java:6642）在java.lang.reflect.Method.invoke（本机方法）在com.android.internal.os.RuntimeInit $ MethodAndArgsCaller.run（RuntimeInit.java:493） com.android.internal.os.ZygoteInit.main（ZygoteInit.java:858）

Answer 1

TensorFlow Lite不支持直到最近的堆栈和堆栈。 “无法分配内存”错误很可能是由于转换失败这一事实。如果您每晚使用tensorflow重试一次，则可能会起作用。

如何在tensorflow lite中使用numpy对张量进行运算

1 个答案: