致命的例外：推理。无法从Java缓冲区复制到TensorFlowLite tensor

我在Android Studio中开发了一个，但是我有一个小问题。当我尝试运行应用程序时，出现以下常见错误：

java.lang.IllegalArgumentException:无法从9408字节的java缓冲区复制到3136字节的TensorFlowLite tensor（提供默认\u conv2d\u输入：0）。

我知道这可能是来自模型的输入张量与代码中的缓冲区不匹配。但这太让人困惑了，因为我的代码会自动适应模型中图像的大小以及它需要的所有信息。所以我想知道错误在哪里

// Reads type and shape of input and output tensors, respectively.
    int imageTensorIndex = 0;
    int[] imageShape = tflite.getInputTensor(imageTensorIndex).shape(); // {1, height, width, 1}
    imageSizeY = imageShape[1];
    imageSizeX = imageShape[2];
    DataType imageDataType = tflite.getInputTensor(imageTensorIndex).dataType();
    int probabilityTensorIndex = 0;
    int[] probabilityShape =
        tflite.getOutputTensor(probabilityTensorIndex).shape(); // {1, 10}
    DataType probabilityDataType = tflite.getOutputTensor(probabilityTensorIndex).dataType();

// Creates the input tensor.
    inputImageBuffer = new TensorImage(imageDataType);

也许这就是问题所在。。。我正在创建这样的imageShape{1，height，width，1}，数据类型是FLOAT32，所以它应该是{1，height，width，4}，对吗

另一个原因可能是元数据。但是我用元数据填充模型，我有一个.json，我不知道如何使用它

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注意：如果你想让笔记本做.tflite，.

张量缓冲区大小由数据大小（float32:4字节）*张量形状的平面大小（1*高度*宽度*1）决定

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因此，上面的代码片段需要准备一个带有形状（1，高度，宽度，1）的浮点输入张量数据，而不是形状（1，高度，宽度，4）。

我试过了，但没有成功，它出现了相同的错误。。。但是在另一行中^^^似乎我们正在修正代码ty:3“感谢您的帮助”是不正确的，并且在问题中也没有帮助。请看。此外，当有人回答问题时，编辑问题使其答案不充分是不合适的。请参阅上的这篇文章。如果需要的话，最好是直接链接到这个。