Question

要获得社区的帮助，我们鼓励使用Stack Overflow和tensorflow.js标签。

浏览器版本

不在浏览器中，使用Node命令

描述问题或功能要求

我正在将 coco-SSD的tensorflow.js用于mobilenet v2 当我使用预先训练的模型[coco-ssd]时，它工作得很好，请参见下面的代码

const tfnode = require('@tensorflow/tfjs-node');
const cocoSsd = require('./coco-ssd.js'); 
const fs = require('fs');
const readImage = path => {
    const imageBuffer = fs.readFileSync(path);
    const tfimage = tfnode.node.decodeImage(imageBuffer);
    return tfimage;
  }
  const objectDetection = async path => {
    const image = readImage(path);
    const loadlModelPromise = await cocoSsd.load({base: "mobilenet_v2"})
    const result = await loadlModelPromise.detect(image);
    console.log('Classification Results:', result);
  }
  objectDetection(process.argv[2]);

在调用上面的代码node filename.js ./testImage.png时，它会提供所需的结果。

现在我有一个经过定制培训的coco-ssd模型，已使用以下命令将其转换为tensorflow.js格式 **tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_node_names='num_detections,detection_boxes,detection_scores,detection_classes' --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model ./ ** 转换后的 model.json 后，我编写了以下代码以推断自定义转换后的模型。

const tfnode = require('@tensorflow/tfjs-node');
const cocoSsd = require('./coco-ssd.js'); 
const fs = require('fs');
const readImage = path => {
    const imageBuffer = fs.readFileSync(path);
    const tfimage = tfnode.node.decodeImage(imageBuffer);
    return tfimage;
  }
  const objectDetection = async path => {
    const image = readImage(path);
    const modelUrl = 'file:///Users/xx/model.json'
    const loadlModelPromise = await cocoSsd.load({base: "mobilenet_v2",modelUrl: modelUrl})
    const result = await loadlModelPromise.detect(image);
    console.log('Classification Results:', result);
  }
  objectDetection(process.argv[2]);

现在，当我运行上述代码node fileName.js ./testImage.png时，出现波纹管错误

（节点：32504）UnhandledPromiseRejectionWarning：错误：张量必须具有由正整数组成的形状，但形状为[100，]。 在断言处（C：\ Users \ xx \ tfJs \ node_modules @ tensorflow \ tfjs-core \ dist \ util.js：105：15）在C：\ Users \ xx \ tfJs \ node_modules @ tensorflow \ tfjs-core \ dist \ util.js：646：9 在Array.forEach（）在Object.assertNonNegativeIntegerDimensions（C：\ Users \ xx \ tfJs \ node_modules @ tensorflow \ tfjs-core \ dist \ util.js：645：11）在makeTensor（C：\ Users \ xx \ tfJs \ node_modules @ tensorflow \ tfjs-core \ dist \ ops \ tensor_ops.js：73：16）在Object.tensor2d（C：\ Users \ xx \ tfJs \ node_modules @ tensorflow \ tfjs-core \ dist \ ops \ tensor_ops.js：189：12）在C：\ Users \ xx \ tfJs \ tensorflowJs Classifier \ coco-ssd.js：17：7039 在C：\ Users \ xx \ tfJs \ node_modules @ tensorflow \ tfjs-core \ dist \ engine.js：388：22 在Engine.scopedRun（C：\ Users \ xx \ tfJs \ node_modules @ tensorflow \ tfjs-core \ dist \ engine.js：398：23）在Engine.tidy（C：\ Users \ xx \ tfJs \ node_modules @ tensorflow \ tfjs-core \ dist \ engine.js：387：21）

请帮助：-）

错误：张量必须具有由正整数组成的形状，但形状为[100，]

0 个答案: