我已经在自定义数据集上为单个对象检测任务训练了一个移动 SSD V2 模型，并将其转换为 tflite。当我使用解释器加载 .tflite 模型进行测试并使用 ：input_details = model.get_input_details()获取输入详细信息时，它会输出
[{'name': 'normalized_input_image_tensor',
'index': 272,
'shape': array([ 1, 300, 300, 3], dtype=int32),
'dtype': numpy.uint8,
'quantization': (0.0078125, 128)}]
我知道"300x300"是图像的高度和宽度，"3"是RGB通道，但是第一个元素("1"(指的是什么？
形状： [Batch_size， 高度， 宽度， 通道]
如果要更改该大小，则需要在转换为 pb 文件之前对其进行设置，例如使用 export_inference_graph