当我在量化的Mobilenetv2模型上使用解释器进行推理时，
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
以uint8格式返回看起来合理正确的概率分数，因此我假设解释程序按预期工作。在 Conv 或 Bias 层上运行 .get_tensor（）会返回其相应的权重和偏差。
现在，问题是在ReLu层上调用的 .get_tensor（）返回的数据是什么意思？我希望看到原始图像（输入）的过滤版本，类似于我在TF中运行 model.predict（out_layer = layer_of_interest）时的样子，但是相反，我看到了垃圾数据（似乎是随机的）