我创建了一个自定义模型。
之后，复制了此链接“ https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android”
用自己的.tflite更改了默认.tflite
更改缓冲区后（我的模型未量化）（我应该由缓冲区1080000设置，默认值为270000）
但是错误在TFLiteObjectDetectionAPIModel.java和行tfLite.runForMultipleInputsOutputs(inputArray, outputMap);中
控制台中的错误是“ java.lang.IllegalArgumentException：无效的输出张量索引：1”
我用谷歌搜索并测试了大多数答案，但是我找不到真正的答案！
我已将“ tfLite.runForMultipleInputsOutputs(inputArray, outputMap);”更改为“ tfLite.run(imgData, outputLocations);”
而且该错误没有任何问题，但是此代码“ tfLite.runForMultipleInputsOutputs(inputArray, outputMap);”没有任何响应
有什么建议的帮助吗？
我的模型是“ https://dinasys.ir/androidTF/assets2.zip”或“ https://dinasys.ir/androidTF/assets3.zip”
它们是相同的，但是资产3已接受了11个小时的培训，而其他3则少于10个小时。
最佳答案
我在我的项目中尝试使用您的模型。
在tfLite.run模式下存在问题，它无法解析DataType，但是在tfLite.runForMultipleInputsOutputs模式下一切正常。
您应该知道，根据文档使用TF-Lite for Java，tflite.run（）的两个参数都必须是张量。但是对于输出参数，您仅传递单个浮点数。因此，我很确定这是tfLite.run模式错误"cannot resolve DataType of java.lang.Float"的根本原因。
注意：根据文档，还支持原始的ByteBuffers以及支持的数据类型（float，int，long，byte）的多维数组。您只需要对输出执行相同的操作。
我为您上传项目。
使用此link进行下载。
您也可以从here克隆它
如有任何疑问，请随时发表评论。
关于android - Android中的自定义 tensorflow 模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58745286/