Java &引用；内部错误：准备张量分配时出现意外故障"；-Firebase MLKIT-Android-本地模型加载失败

我正在使用Firebase MLKIT在应用程序中本地实现“.tflite”模型。model.tflite文件的大小约为132 MB。 它显示了错误原因：

onFailure:java.lang.IllegalStateException:内部错误：准备tensor分配时意外失败：此解释器不支持常规TensorFlow操作。确保在推理之前调用Flex委托。节点编号17（Flex）无法准备。

和错误消息：

本地模型加载失败，模型选项为：本地模型路径：model.tflite。远程型号名称：未指定。

该模型用于将一幅普通图像转换为黑白图像[出于某种目的]

我也列出了依赖项

• 实现'com.google.firebase:firebase ml模型解释器：22.0.3'
• 实现“org.tensorflow:tensorflow lite:1.13.1”

我也访问了链接，但无法理解如何处理我的案例中的此问题：

我也在附上代码片段：

'''

FirebaseCustomLocalModel localModel=null；
试一试{
localModel=新的FirebaseCustomLocalModel.Builder（）
.setAssetFilePath（“model.tflite”）
.build（）；
}捕获（例外e）{
e、 printStackTrace（）；
Log.d（标签“onClick:+e）；
}
FireBaseModel解释器；
FireBaseModelTranslations选项=
新的FireBaseModelExplorations.Builder（localModel.build（）；
试一试{
解释器=FireBaseModelTransparer.getInstance（选项）；
FirebaseModelInputOutputOptions inputOutputOptions=
新的FirebaseModelInputOutputOptions.Builder（）
.setInputFormat（0，FirebaseModelDataType.FLOAT32，新int[]{1，256，256，3}）
.setOutputFormat（0，FirebaseModelDataType.FLOAT32，新int[]{420，580}）
.build（）；
位图位图=getYourInputImage（）；
位图=位图。createScaledBitmap（位图，256，256，真）；
int batchNum=0；
浮动[]输入=新浮动[1][256][256][3]；
对于（int x=0；x<256；x++）{
对于（int y=0；y<256；y++）{
int pixel=bitmap.getPixel（x，y）；
//将通道值规格化为[-1.0，1.0]。此要求因时间而异
//例如，一些模型可能需要标准化值
//改为范围[0.0,1.0]。
输入[batchNum][x][y][0]=（彩色.红色（像素）-127）/128.0f；
输入[batchNum][x][y][1]=（颜色.绿色（像素）-127）/128.0f；
输入[batchNum][x][y][2]=（颜色.蓝色（像素）-127）/128.0f；
}
}
FirebaseModelInputs=新的FirebaseModelInputs.Builder（）
.add（input）//add（）模型所需的输入数组数
.build（）；
//Log.d（标记“onClick:”+inputs.toString（）+“\n”+inputOutputOptions.toString（））；
运行（输入，输入输出选项）
.addOnSuccessListener(
新OnSuccessListener（）{
@凌驾
成功时公共无效（FirebaseModelOutputs结果）{
// ...
float[][]output=result.getOutput（0）；
float[]概率=输出[0]；
Log.d（标记“onSuccess:+result.getOutput（0.toString（））；
}
})
.addOnFailureListener(
新的OnFailureListener（）{
@凌驾
public void onFailure（@NonNull异常e）{
//任务失败，出现异常
// ...
Log.d（标记“onFailure:”+e.getCause（）+“\n\n”+e.getLocalizedMessage（）+“\n\n”+e.getMessage（））；
}
});
}捕获（FireBaseMException e）{
Log.d（标签“onClick:+e）；
// ...
}

'''

---

让我知道需要做什么。

FirebaseModel解释器不支持Flex操作。您应该直接使用tflite解释器（org.tensorflow.Interpreter）

使用FirebaseModelManager下载tflite文件：

    Task<File> fileTask = FirebaseModelManager.getInstance()
              .getLatestModelFile(remoteModel);
    File modelFile = fileTask.getResult();

希望有帮助

    Task<File> fileTask = FirebaseModelManager.getInstance()
              .getLatestModelFile(remoteModel);
    File modelFile = fileTask.getResult();

    FlexDelegate delegate = new FlexDelegate();
    Interpreter.Options options = new Interpreter.Options().addDelegate(delegate);
    Interpreter interpreter = new Interpreter(fileBuffer, options);
    interpreter.run(inputs, outputs)