Tensorflow model.execute（dict）中提供的dict['；ToFloat'；]的形状必须为[]

**我知道类似的问题**

我的问题是针对我的特殊情况。。。 我使用Google Vision训练自己的模型来检测自定义对象。 我在过去遇到过类似的形状错误，我通过重塑输入图像解决了这些错误

这个错误告诉我，我的形状必须是空数组或空形状。这可能吗？如果这不是小故障，如何解决

这就是我如何解决以前在其他项目中，当它抱怨形状时出现的错误。此解决方案不适用于空阵列/形状

    const model = await autoML.loadObjectDetection('./model/model.json');
 // const model = await tfjs.loadGraphModel('./model/model.json');
    await tfjs.ready();
    const tfImg = tfjs.browser.fromPixels(videoElement.current).expandDims(0);
    const smallImg = await tfjs.image.resizeBilinear(tfImg, [224, 224]);
    const resized = tfjs.cast(smallImg, 'float32');
    const t4d = tfjs.tensor4d(Array.from(resized.dataSync()), [1, 224, 224, 3]);
    const predictions = await modelRef.current.detect(tfImg, options);

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当我将来自Vision AI的tfjs模型导出到tfjs模型并随后加载模型时，我也遇到了同样的问题

解决方法：

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作为一种解决方法，我将模型从Vision AI导出为SavedModel格式，并使用以下命令将其转换为tfjs模型。结果可以按预期加载并正常工作。

转换模型时一定会出现一些问题，因为即使在model.json中，输入形状也是“tensorShape”：{“dim”：[{“size”：“-1”}，{“size”：“-1”}，{“size”：“-1”}，{“size”：“3”}}}}，这并不能让senseThanks澄清这一点。作为一个新手，我不确定我的假设是否正确。此外，我注意到dict.txt中所有标签旁边的符号或字母“d”。3小时的培训结束后，google vision决定结束对我的模型的培训，似乎有什么事情正在进行中。TWICEI建议在tensorflow.js或google vision的github页面上打开此问题。@DT还没有……我会联系google的automl vision团队，看看他们是否有解决方案。我也有同样的问题。我怀疑Vision团队推出的更新中有一个bug。从我可以调试的情况来看，问题在于加载model.json的方法。我用了一个模型，从这一步一步地训练。与您的错误代码相同。当从前面提到的文章中加载模型时，它是有效的。当从相对（或绝对）路径加载时，我得到

必须为[]

错误。请让我试试这个。纯粹出于好奇。您最后使用了哪种型号的装载机？AutoML模型加载器还是两个tsjs模型加载器之一？一个名为graph loader，另一个名为目前我无法理解的东西。我使用了

this.model=wait automl.loadObjectDetection（“/models/mymodel/model.json”）；const predictions=等待this.model.detect（this.imageObject）

您能否共享将保存的模型转换为与automl.loadObjectDetection兼容的Tensorflowjs模型所运行的确切命令？运行

Tensorflowjs\u转换器\--输入\格式=tf\保存的\模型\--输出\格式=tfjs\图形\模型\--签名\名称=服务\默认\保存的\模型\标记=服务\/tmp\/tmp

我得到了这个错误

ValueError:optimization LookupTableFindV2、DecodeJpeg、HashTableV2之前的模型中不支持的操作

@user896993您可以设置标志--skip_op_check=skip_op_check（或接受向导中的选项）