GPU上的TF自定义操作-张量输入正常，int输入失败

Question

我为运行在GPU上的TF（带有c ++和cuda内核）编写了一个自定义OP。玩具身份OP运行良好，它依靠tf::Tensor输入和输出，然后将元素从输入张量复制到输出张量。

但是，当我尝试传递int输入（单个int数字）时，出现了分段错误。在REGISTER_OP声明中，我使用

`.Input( "image_size: int32"   )`

，然后在void Compute(OpKernelContext* context) override {中，我尝试读取此int参数，首先读取为tf::Tensor，然后转换为int。

const Tensor& inn_image_size_T = context->input(0);
auto inn_image_size_Tflat = inn_image_size_T.flat<int>();
int  inn_image_size = inn_image_size_Tflat(0);

这符合我在网上找到的示例，例如this one（相关行：46、70）。

已经检查了Op，并且可以在GPU上正常运行而没有最后一行（int inn_image_size = inn_image_size_Tflat(0);），并且对于张量参数，确实将输入复制到输出。

但是对于int参数，当我尝试从int-Tensor转换为int时，事情可以编译，但是当我运行时，会出现分段错误。

有人暗示为什么会这样吗？

================================================ ==========

=======================================更新：

================================================ ==========

我还打印inn_image_size_T.NumElements()和inn_image_size_T.size()进行健全性检查，结果是按预期的1，因为我只传递了一个数字。因此，信息似乎存在，但是阅读它出乎意料地有问题。