如何使用numpy对tensorflow lite中的张量进行运算

我有一个tensorflow图，它试图将一个图像分割成三个单通道图像

input_image = tf.placeholder(name="input_image", dtype=tf.float32, shape=[512 * 512 *3])
feed_dict ={input_image:resized_image_data}

channel_image = tf.reshape(input_image, (512, 512, 3))

我切片张量，计算模糊，然后在“评估”张量上使用numpy的数据堆栈。 这在tensorflow中工作，但tensorflow lite失败，出现“无法分配内存”错误

如何使用numpy对张量结果进行运算？ 我不能使用tf.unstack和tf.stack，因为它们目前没有在tensorflow中实现。精简

logcat是：

07-02 11:20:36.486 6553-6553/camerafragment E/AndroidRuntime:致命异常：主 进程：camerafragment，PID:6553 java.lang.RuntimeException:无法恢复活动{camerafragment/camerafragment.MainActivity}:java.lang.NullPointerException:无法为解释器分配内存 位于android.app.ActivityThread.performResumeActivity（ActivityThread.java:3773） 位于android.app.ActivityThread.handleResumeActivity（ActivityThread.java:3805） 在android.app.servertransaction.ResumeActivityItem.execute（ResumeActivityItem.java:51）中 位于android.app.servertransaction.TransactionExecutor.executeLifecycleState（TransactionExecutor.java:145） 在android.app.servertransaction.TransactionExecutor.execute（TransactionExecutor.java:70）中 在android.app.ActivityThread$H.handleMessage（ActivityThread.java:1797）上 位于android.os.Handler.dispatchMessage（Handler.java:106） 位于android.os.Looper.loop（Looper.java:193） 位于android.app.ActivityThread.main（ActivityThread.java:6642） 位于java.lang.reflect.Method.invoke（本机方法） 位于com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run（RuntimeInit.java:493） 位于com.android.internal.os.ZygoteInit.main（ZygoteInit.java:858） 原因：java.lang.NullPointerException:无法为解释器分配内存 位于org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.create解释器（本机方法） 位于org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper。（NativeInterpreterWrapper.java:63） 位于org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper。（NativeInterpreterWrapper.java:51） 在org.tensorflow.lite.解释器上（解释器.java:90） 在camerafragment.MainActivity.initializeInference（MainActivity.java:230）处 在camerafragment.MainActivity.onResume（MainActivity.java:91） 位于android.app.Instrumentation.callActivityOnResume（Instrumentation.java:1412） 在android.app.Activity.performResume上（Activity.java:7287） 在android.app.ActivityThread.performResumeActivity（ActivityThread.java:3765）上 位于android.app.ActivityThread.handleResumeActivity（ActivityThread.java:3805） 在android.app.servertransaction.ResumeActivityItem.execute（ResumeActivityItem.java:51）中 位于android.app.servertransaction.TransactionExecutor.executeLifecycleState（TransactionExecutor.java:145） 在android.app.servertransaction.TransactionExecutor.execute（TransactionExecutor.java:70）中 在android.app.ActivityThread$H.handleMessage（ActivityThread.java:1797）上 位于android.os.Handler.dispatchMessage（Handler.java:106） 位于android.os.Looper.loop（Looper.java:193） 位于android.app.ActivityThread.main（ActivityThread.java:6642） 位于java.lang.reflect.Method.invoke（本机方法）

r,g,b = channel_image[:,:,0],channel_image[:,:,1],channel_image[:,:,2]

rtensor = tf.convert_to_tensor(r)
gtensor = tf.convert_to_tensor(g)
btensor = tf.convert_to_tensor(b)

rbatch = tf.expand_dims(tf.expand_dims(rtensor, axis=2), axis=0)
gbatch = tf.expand_dims(tf.expand_dims(gtensor, axis=2), axis=0)
bbatch = tf.expand_dims(tf.expand_dims(btensor, axis=2), axis=0)

rblur = tf.squeeze(blur(one_chan_kernel, strides, rbatch, 2), name="rblur")
gblur = tf.squeeze(blur(one_chan_kernel, strides, gbatch, 2), name="gblur")
bblur = tf.squeeze(blur(one_chan_kernel, strides, bbatch, 2), name="bblur")

result_np = np.dstack((rblur.eval(feed_dict=feed_dict), gblur.eval(feed_dict=feed_dict), bblur.eval(feed_dict=feed_dict)))
result = tf.expand_dims(tf.convert_to_tensor(result_np, name="result_tensor"), axis=0)

                                                                            --------- beginning of crash