为runForMultipleInputsOutputs分配内存时出现Java TFLITE错误
问题描述：为runForMultipleInputsOutputs分配内存时出现Java TFLITE错误。
回答： Java TFLITE错误是指在运行runForMultipleInputsOutputs函数时，分配内存时出现的错误。TFLITE是TensorFlow Lite的缩写，是一种轻量级的机器学习框架，用于在移动设备和嵌入式设备上运行机器学习模型。在使用TFLITE进行模型推理时，可能会遇到分配内存错误的问题。
解决这个问题的方法有以下几个方面：
- 检查模型大小：首先，需要检查使用的TFLITE模型的大小。如果模型过大，可能会导致内存分配错误。可以尝试使用更小的模型或者对模型进行压缩，以减少内存占用。
- 内存优化：可以尝试优化内存使用，减少内存占用。可以通过减少不必要的变量、释放不再使用的内存等方式来优化内存。
- 调整内存分配参数：可以尝试调整内存分配参数，增加可用内存的大小。可以通过增加JVM的堆内存大小或者调整TFLITE的配置参数来实现。
- 检查代码逻辑：检查代码中是否存在内存泄漏或者其他导致内存错误的问题。可以使用内存分析工具来帮助检测和解决这些问题。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
腾讯云AI开放平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云函数计算（SCF）：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和选择。
相关·内容
我在为Android Java的TFLITE解释器准备输出时遇到错误。该模型有1个输入和4个输出。interpreter.runForMultipleInputsOutputs(input, map_of_indices_to_outputs);
E/Run multiple: Internal输出要求是4个浮点数组的列表： [ [1x1],[1x2], [1x2], [1x2] ] 预测的python输出为： In [56] output = model.predict(n
浏览 98提问于2019-09-23得票数 0
回答已采纳
当我试图在上运行一个tiny-yolov3模型时，我遇到了一个错误。:166)
at org.tensorflow.lite.Interpreter.runForMultipleInputsOutputs(Interpreter.java:314)at org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite.TFLiteObjectDetectionAPIModel.recognizeImage(TFLiteObjectDetectionAPIModel
浏览 14提问于2020-05-26得票数 0
回答已采纳
例如) LG X4、LG Q52这是我的错误日志。:154) atorg.tensorflow.lite.examples.detection.tflit
浏览 7提问于2021-03-05得票数 0
我已经从MLKit创建了.tflite文件，并在张量应用程序中使用，但应用程序崩溃并出现以下错误。(NativeInterpreterWrapper.java:167) at org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite
浏览 20提问于2019-10-17得票数 0
当我使用下面的命令生成tflite文件时： --input_file=./model1.pb \ --output_file=./model_none.tflite --inference_type=FLOAT
浏览 3提问于2018-05-30得票数 2
回答已采纳
但是，我从上面的链接下载了一些较小的模型，例如mobilenet_v1_0.25_224.tflite，并通过更改ImageClassifier.java中的MODEL_PATH = "mobilenet_v1该应用程序崩溃时：
12-11 12:52:34.222 17713-17729/？:82) ( org.tensorflow.lite.Interpreter.runForMultipleInputsOutputs(Interpreter.java:112) )在org.te
浏览 0提问于2017-12-11得票数 11
在我的图像分类应用程序项目( flutter )中运行tflite模型时，我遇到了问题。但是，当我将代码添加到我的项目中的省道文件时： await Tflite.loadModel(E/AndroidRuntime( 6189): FATAL EXCEPTION: AsyncTask #1
E/AndroidR
浏览 16提问于2021-08-06得票数 3
2回答
我从Google ()创建了我的数据集(我对图像进行了装箱和标记)，它看起来如下：在对模型进行培训之后，我从这里下载了TFLite文件(labelmap.txt、model.tflite和json但是当我运行这个项目时，它就崩溃了： at org.tensorflow.lite.Interpreter.runForMultipleInputsOutputs(Interpreter.java</
浏览 9提问于2020-07-12得票数 6
回答已采纳
上运行我们的模型的，我注释掉了模型下载脚本，以避免资产被覆盖：// apply from:'download_model.gradle'在build.gradle文件中，并替换了资产目录中的detect.tflite(NativeInterpreterWrapper.java:150) at org.
浏览 3提问于2020-05-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用LSTM建立了一个模型，并将模型转换为TFLITE格式。在此之后，当我通过给出一些数据来测试模型时，每次都给出不一致的推理时间。模型推理时间为3-4 4ms。对于热身状态，它给出了9ms的推理时间，在稳态时给出了几乎3ms的推理时间。但是在我的例子中，由于音频不断地出现，我希望模型在稳定的状态下运行。在应用程序中加载TFLITE模型后，是否有任何方法在稳定状态下运行该模型？预期的行为安卓tflite</
浏览 5提问于2021-03-31得票数 0
我想使用TensorFlowLite (和Kotlin)在安卓上运行一个自定义的tflite模型。尽管我使用TFLite支持库创建了一个格式正确的输入和输出缓冲区，但每次调用run()方法时，我都会收到以下错误消息。interpreter.run(inputBuffer.buffer, outputBuffer.buffer) // XXX: generates error message} 下面是错误消息： W/System.err: java</em
浏览 16提问于2020-09-04得票数 0
回答已采纳
我能够按照以下步骤创建我的模型-- (与CodeLab tensorflow-for 2基本相同)，并得到了我的custom_model.tflite2020-06-25 22:42:46.594 11515-11591/org.tensorflow.lite.examples.detection E/AndroidRuntime:154
浏览 3提问于2020-06-26得票数 2
我面对错误说： outputs.put(config.outputScoresIndex, confidences);
tflite.runForMultipleInpu
浏览 14提问于2021-11-24得票数 0
回答已采纳
我一直在尝试将我的keras模型.tflite文件放入谷歌的Tflitecamera演示中。但是我得到了一个分配错误(不能在12288字节的TensorFlowLite缓冲区和1072812字节的ByteBuffer之间进行转换。at )。我认为这是因为错误的字节缓冲区分配。(Tensor.java:65)在org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.run(NativeInterpreterWrapper.java:126
浏览 0提问于2018-08-10得票数 0
2回答
我找到了一个示例E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: inference at org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.run(NativeInterpreterWrapper.java:157)
at org.tensor
浏览 0提问于2018-11-06得票数 1
tensorflow版本为1.12。我使用推荐的命令行，如下所示： --output_file=test.tflite \2019-03-04 10:31:46.822 17884-17884/android.example.com.tflitecamerademo这很奇怪，因为分配的ByteBuffer恰好是4*3* 474 * 712的乘积
浏览 5提问于2019-03-04得票数 2
它在CPU上运行良好，但在使用GPU委托时，它崩溃时出现以下错误：E/AndroidRuntime(30867): at java.lang.Thread.run(Thread.java:818)
E/AndroidRuntime(30867): Caused by: java.lang.IllegalArgumentExc
浏览 9提问于2020-07-04得票数 2
培训了人脸的TFLite模型，并试图在android上实现它。:183)
at org.tensorflow.lite.Interpreter.runForMultipleInputsOutputs(Interpreter.java:365)at org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite.TFLiteObjectDetectionAPIModel.recognizeImage(TFLiteObjectDetectionAPIModel.java</e
浏览 19提问于2020-11-30得票数 0
问题 E/MethodChannel#tflite( 7296): Failed to handle method call
E/MethodChannel#tflite( 7296): java.lang.IllegalArgumentException: Unsupported value: java.io.FileNotFoundException:E/MethodChannel#tflite
浏览 6提问于2020-07-21得票数 1
1回答
我尝试使用tflite包创建一个实时对象检测应用程序，但似乎在安装了这两个包之后：tflite和camera，并且编写了它似乎没有运行的检测代码。包装: Tflite：摄像机：A problem occurred evaluating project ':tflite'.整个错误：
浏览 9提问于2022-08-26得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
