IncompatibleClassChangeError: Found interface org.tensorflow

Question

error ->错误图片

当我尝试处理我的模型时，我有一个错误"java.lang.IncompatibleClassChangeError:找到接口org.tensorflow.lite。张量，但类是预期的">

我有一个我训练的mobilenet tflite模型，我创建了一个函数来将位图转换为字节缓冲，我试图处理我的模型，但我有这个错误，我不能解决它，你能帮我解决这个问题吗?

错误在这一行"val output = model.process(inputFeature0)">

outputgenerator函数代码的一部分——>您可以单击并查看导致此错误的行

val byteBuffer = convertBitmapToByteBuffer(bitmap)
byteBuffer!!.rewind()
bitmap.copyPixelsToBuffer(byteBuffer)
val inputFeature0 =
TensorBuffer.createFixedSize(intArrayOf(1, 224, 224, 3), DataType.FLOAT32)
inputFeature0.loadBuffer(byteBuffer)
val outputs = model.process(inputFeature0)
val outputFeature0 = outputs.outputFeature0AsTensorBuffer

convertBitmapToByteBuffer函数

val byteBuffer =
ByteBuffer.allocateDirect( 4 * 1 * 224 * 224 * 3)
byteBuffer.order(ByteOrder.nativeOrder())
val intValues = IntArray(224 * 224 )
bitmap.getPixels(intValues, 0, bitmap.width, 0, 0, bitmap.width, bitmap.height)
var pixel = 0
for (i in 0 until 224) {
for (j in 0 until 224) {
val `val` = intValues[pixel++]
byteBuffer.putFloat(((`val` shr 16 and 0xFF) - 1) / 255.0f)
byteBuffer.putFloat(((`val` shr 8 and 0xFF) - 1) / 255.0f)
byteBuffer.putFloat(((`val` and 0xFF) - 1) / 255.0f)
}
}
return byteBuffer
}

Answer 1

在我的例子中，这与使用旧版本的支持和元数据api有关。

implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-metadata:0.1.0'
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-metadata:0.1.0'

从0.1.0升级到0.4.3解决了这个问题。

通常，当您的运行时类路径与编译时类路径不同时，可能会发生这种情况。