Tensorflow js中预训练目标检测模型预测时输入计数不匹配的误差

我试图使用tensorflow.js来预测预训练对象检测模型的输出，但在

模型中得到错误。predict（inputImage）

这是

未捕获（承诺中）错误：输入张量计数不匹配，图形模型有425个占位符，而有1个输入张量

我正在使用
-tensorflowjs版本-1.0.1
-tensorflow-2.0.0-dev20190404

Html“”

我正在使用SSD_Mobilenet_V2型号，并从“”下载

我使用这个命令将tf模型转换为web格式

tensorflowjs_converter --input_format tf_saved_model ./saved_model ./tfjs_saved_modelSSDMobilenetV2

获取这行javascript代码时出错：

const boxes = await model.predict(processedImage);

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处理图像是形状（300300,3）的tf.tensor3d。

我们有相同的错误。目前我们猜测：

• 这与模型最初使用tensorflow 1.x进行训练有关，tensorflowjs现在使用其转换器tensorflow 2.0-alpha加载
• 回顾model.json，我们发现许多“未使用的控制流输入”，它们可能与仅用于培训目的的输入张量有关

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然而，我们只是猜测，没有文档。tensorflow平台的可互换性对于任何实际的生产部署都非常重要，但在这里我们缺少了很多信息

coco ssd

使用（1300、300、3）作为形状：

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也许这就是问题所在？

这似乎与-另请参见以获取背景信息

幸运的是，解决方案很简单：在调用时只需手动指定输入和输出节点。我用这里的模型tensorflowjs 1.2.10.1和tfjs 1.2.10对此进行了测试

    let outputs = await model.executeAsync(
        { 'image_tensor' : tf.zeros([1, 300, 300, 3]) },
        [ 'detection_boxes','detection_scores','detection_classes','num_detections']);
    tf.print(outputs);

这将产生以下无错误的结果：

Tensor
    [[[0, 0, 0, 0],
      [0, 0, 0, 0],
      [0, 0, 0, 0],
      ...,
      [0, 0, 0, 0],
      [0, 0, 0, 0],
      [0, 0, 0, 0]]],Tensor
     [[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],],Tensor
     [[1, 1, 1, ..., 1, 1, 1],],Tensor
    [0]

---

祝你好运

您可以添加更多错误吗？对的交叉引用看起来是一样的。您得到解决方案了吗？我也面临同样的问题。有没有想过？我会检查最新版本的TFJS，它修复了我们的一些问题。我遇到了类似的问题。有人想出解决办法了吗？也许。我正在检查它是否与我在@msek上看到的问题相同：你得到有效的解决方案了吗？如果可能，请分享！你得到有效的解决方案了吗？如果可能，请分享！是的，我的答案中的步骤应该是有效的——你遇到了同样的问题吗？如果是这样，这些步骤对你有效吗？它有效，但我如何将重塑网络摄像头图像转换为（300300,3），我不知道。因此，我目前正在努力，关于tensorflow.js没有明确的文档。请随时纠正我。@您能指导我如何在Tensorflow.js中调整tensor的大小吗？SSD采用（300300,3）作为输入，而使用网络摄像头的图像具有不同的尺寸。最后，得到了解决方案。非常感谢。你得到有效的解决方案了吗？如果可能，请分享！