检查失败:1 == NumElements() (1 vs. 2)必须有一个元素张量
检查失败:1 == NumElements() (1 vs. 2)必须有一个元素张量
提问于 2018-08-13 05:29:58
我想通过使用tensorflow C++ API进行预测，但是出现了一个错误：
检查失败:1 == NumElements() (1 vs. 2)必须有一个元素张量
这是准备输入的代码：
tensorflow::Tensor loadImage(tensorflow::string fname){
tensorflow::int32 width = 224;
tensorflow::int32 height = 224;
tensorflow::int32 nData = 1;
tensorflow::int32 nVec = width*height;
tensorflow::int32 channels = 3;
auto tensor = tensorflow::Tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1, height, width, channels}));
auto mat = tensor.tensor<float, 4>();
std::ifstream fin(fname, std::ios_base::in | std::ios_base::binary);
assert(!fin.fail());
boost::iostreams::filtering_istream s;
s.push(fin);
char c;
for(int i=0;i<nData;i++){
for(int j=0;j<channels;j++){
for(int h=0;h<height;h++){
for(int w=0;w<width;w++){
s.get(c);
mat(i, j, h, w) = static_cast<float>(static_cast<uint8_t>(c)) / 255.0;
}
}
}
}std::cout << "Image Loaded" << std::endl;
return tensor;
}执行此代码后，我得到了以下错误：
status = session->Run(inputs, {"output_node0"}, {}, &outputs);
auto output_c = outputs[0].scalar<float>(); // an error occurred我在这里发现了类似的问题。根据此页的说法，看起来我可以通过修改下面的代码来解决问题。
从…
auto output_c = outputs[0].scalar<float>();至
auto output_c = outputs[0].flat<float>();但是，我遇到了构建错误。想了解更多信息..。
error: static assertion failed: YOU_MADE_A_PROGRAMMING_MISTAKE
#define EIGEN_STATIC_ASSERT(X,MSG) static_assert(X,#MSG);/tmp/tensorflow/include/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/TensorMap.h:224:7: note: in expansion of macro 'EIGEN_STATIC_ASSERT'
EIGEN_STATIC_ASSERT(NumIndices == 0, YOU_MADE_A_PROGRAMMING_MISTAKE)错误的原因是什么？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-08-13 09:36:00
错误的原因是什么？
哪个？你有好几个。当只显示几行不相关的代码时，这两个问题都无法得到回答。
你loadImage看起来很好。但是这个会议运行的电话看起来很奇怪。它应该是
std::vector<tensorflow::Tensor> outputs;
tensorflow::ClientSession session(root);
TF_CHECK_OK(session.Run({some_operation}, &outputs));
float *result_float_data = outputs[0].flat<float>().data();但这些取决于您使用的实际图表。
不管怎样，您的实现有点麻烦。我想你只是想把一个图像输入到一个图表中。在C++和TensorFlow中读取图像有两种简单得多的解决方案。
纯TensorFlow版本只是
tensorflow::Scope root = tensorflow::Scope::NewRootScope();
std::string fn = "Grace_Hopper.png";
auto net1 = tensorflow::ops::ReadFile(root, fn);
auto net2 = tensorflow::ops::DecodePng(root, net1);
auto net3 = tensorflow::ops::Cast(root, net2, tensorflow::DT_FLOAT);
auto net4 = tensorflow::ops::ExpandDims(root, net3, 0);
// do something here
auto net5 = tensorflow::ops::ResizeBilinear(root, net4, tensorflow::ops::Const(root, {2 * 606, 2 * 517}));
auto net6 = tensorflow::ops::Reshape(root, net5, tensorflow::ops::Const(root, {2 * 606, 2 * 517, 3}));
// convert back
auto net7 = tensorflow::ops::Cast(root, net6, tensorflow::DT_UINT8);
auto net8 = tensorflow::ops::EncodeJpeg(root, net7);
std::vector<tensorflow::Tensor> outputs;
tensorflow::ClientSession session(root);
// Run and fetch v
TF_CHECK_OK(session.Run({net8}, &outputs));
std::ofstream("output.jpg", std::ios::binary) << outputs[0].scalar<std::string>()();TensorFlow+OpenCV版本有一个再多几行。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51815701
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