Google AutoML Edge目标检测导出的TFLite模型调用invoke时崩溃

嘿，我一眼就发现你代码里的问题啦——输入张量维度不匹配，这就是invoke()崩溃的核心原因！

先对照你的输入细节来看：模型要求的输入shape是[1, 192, 192, 3]，意味着需要4维张量（包含batch维度，batch size为1）。但你在调用set_tensor的时候，传的是test_image，它的形状是(192, 192, 3)，是3维的，少了最关键的batch维度！

有意思的是，你其实已经做了正确的操作：用data = np.expand_dims(test_image, axis=0)生成了符合要求的4维输入张量，但你根本没把它传给模型，反而误用了原始的3维图像数据。

修正后的关键代码片段： #

data = np.expand_dims(test_image, axis=0)
# 把这里的test_image改成data，传入符合维度要求的4维张量
interpreter.set_tensor(input_details[0]["index"], data)
interpreter.invoke() # 现在应该可以正常执行了

另外再帮你确认了其他细节：

• 图像尺寸(192,192)完全匹配模型输入要求
• 数据类型uint8也和输入的dtype一致，这部分你做的没问题

修正之后再运行，应该就能正常调用模型并获取检测结果了！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Krisna Gita