TensorFlow Lite模型推理报错求助：输入参数不匹配问题

首先，你遇到的问题核心是错误传入多余参数，且使用了模型签名中不存在的输入参数名。以下是具体解决步骤：

1. 查看模型签名的输入输出名称
   在调用签名运行器前，先打印模型的签名列表，确认实际的输入参数名（不一定是x）：

   interpreter = tf.lite.Interpreter('tflite_model')
   print(interpreter.get_signature_list())
   

   输出示例可能类似：

   {'serving_default': {'inputs': ['input_1'], 'outputs': ['predictions']}}
   

   这里的input_1就是你需要传入的参数名，predictions是输出键名。

2. 使用正确的参数名调用签名运行器
   不需要传入shape和dtype参数（签名已预先定义输入的形状和数据类型），只需传入对应名称的输入张量：

   my_signature = interpreter.get_signature_runner()
   # 替换成你从签名列表中得到的输入名称
   output = my_signature(input_1=x)
   # 替换成对应的输出名称
   print(output['predictions'])
   

错误原因说明 #

• 最初传入x=x, shape=x.shape, dtype=tf.float32属于多传了2个参数，而模型签名仅定义了1个输入，因此触发expected 1 vs provided 3的错误。
• 用my_signature(x=x)提示参数无效，是因为你的TFLite模型签名中并没有名为x的输入参数，输入名由原Keras模型的输入层名称决定（比如默认的input_1）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Olli