字节缓冲区的大小和形状不匹配（以前没有回答）

Posted 2023-02-16

【中文标题】字节缓冲区的大小和形状不匹配（以前没有回答）

【英文标题】：The size of byte buffer and the shape do not match (previously not answered)

【发布时间】：2021-08-15 15:13:01

【问题描述】：

我正在尝试创建一个使用 tensorflow 模型的应用程序。当inputFeature0.loadBuffer(byteBuffer) 被执行时，我的应用程序崩溃了。 （通过评论了解）

var img=Bitmap.createScaledBitmap(bmp,229,229,true)
val model = SkinDiseasesDetectionFitSizeFinal24120210504.newInstance(this)
val inputFeature0 = TensorBuffer.createFixedSize(intArrayOf(1, 229, 229, 3), DataType.FLOAT32)
var tensorimage=TensorImage.fromBitmap(img)
var byteBuffer=tensorimage.buffer
inputFeature0.loadBuffer(byteBuffer)

这是错误

FATAL EXCEPTION: main
Process: com.azsky.skincancerdetection, PID: 31954
java.lang.IllegalArgumentException: The size of byte buffer and the shape do not match.

有人可以帮我解决这个问题吗？

【参考方案1】：

我有同样的问题。我不知道为什么会发生这种情况，但可能是因为DataType.FLOAT32。我打印了两个缓冲区，发现总大小不同。

Log.d("shape", byteBuffer.toString())
Log.d("shape", inputFeature0.buffer.toString())

我的inputFeature0.buffer 比4-times 大byteBuffer。通过划分两个缓冲区找到它。我从某个地方得到的解决方案是

您应该将缓冲区乘以 4。

根据他们的解释，我的缓冲区应该是这样的

buffer = image.width x image.height x colorChanels x 4

但我不知道如何更改总缓冲区，而是将 width 和 height 加倍以产生相同的效果。

尝试使用458 x 458 图像大小。

【参考方案2】：

在将 tensorflow 转换为 TfLite 的过程中，如果您使用优化，那么您应该先从这里阅读 https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization。据说优化版本要小 4 倍，因此您需要创建字节缓冲区以 [4 * 229 * 229 * 3] 所以它可以与 inputfeature0 匹配

【讨论】：

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