如何获取TensorFlowInferenceInterface输出张量的具体维度值？

嘿，这个问题我之前也碰到过！当输入是动态尺寸的图像时，静态图里的输出节点形状会显示带问号的占位符，但只要你执行完推理，就能拿到实际的维度数值啦。

你可以按照下面的步骤修改你的代码：

1. 执行推理后，先获取输出张量的实际形状
   在调用run()之后，不要急着创建固定大小的输出数组，先通过Tensor对象获取实际的维度。这时候因为已经完成了一次推理，张量已经有了具体的尺寸信息。

2. 根据形状计算输出数组的大小
   用获取到的形状维度计算总元素数，再创建对应大小的数组来接收结果。

修改后的完整代码示例：

TensorFlowInferenceInterface inferenceInterface = new TensorFlowInferenceInterface(assetManager, MODEL_NAME);
Operation operation = inferenceInterface.graph().operation(OUTPUT_NAME);

// 喂入动态尺寸的输入图像
inferenceInterface.feed(INPUT_NAME, floatValues, 1, bitmapImage.getWidth(), bitmapImage.getHeight(), 3);

String[] outputNames = new String[] {OUTPUT_NAME};
inferenceInterface.run(outputNames, true);

// 获取输出张量的实际形状
Tensor outputTensor = inferenceInterface.graph().tensor(OUTPUT_NAME);
long[] outputShape = outputTensor.shape();

// 计算输出数组的总长度
int outputTotalSize = 1;
for (long dim : outputShape) {
    outputTotalSize *= dim;
}

// 创建对应大小的数组并获取结果
float[] outputs = new float[outputTotalSize];
inferenceInterface.fetch(OUTPUT_NAME, outputs);

// 记得用完张量后关闭，避免内存泄漏
outputTensor.close();

// 现在outputShape里就是具体的维度数值了，比如：
// outputShape[0] → batch size（这里是1）
// outputShape[1] → 图像高度（和输入的bitmap高度一致）
// outputShape[2] → 图像宽度（和输入的bitmap宽度一致）
// outputShape[3] → 通道数（这里是2048）

为啥之前拿不到具体维度？因为静态图里的Operation对象只能拿到静态形状（也就是带问号的占位符），只有当推理执行完成，张量被实际计算出来后，才能通过Tensor.shape()获取到运行时的真实维度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JaufenA