概要

1. 语境
2. 问题
3. 试图解决问题
4. 题
5. 相关问题

语境

我使用.tflite保存在Firebase服务器中的自定义模型（https://firebase.google.com/docs/ml-kit/android/use-custom-models）。这是我自定义的超分辨率图像GAN生成器：我给它一个32x32的图像，它给了我超分辨率的128x128的图像。我正在尝试在我的Android应用中使用它。

我遵循了上面链接的文档。

问题

引发以下异常：

I / System.out：com.google.firebase.ml.common.FirebaseMLException：执行Firebase ML任务时发生内部错误

试图解决问题

分析预期的输入和输出形状

根据Google Colab Python解释器，我的预期输入和输出如下：

[1 32 32 3]

类'numpy.float32'>

[1 128 128 3]

类'numpy.float32'>

因此，我必须给生成器模型一个32x32x3的图像，并且它必须输出一个128x128x3的图像，这里一切正常：)。这是SRGAN生成器的正常工作。

分析Android应用程序源

这是Android应用程序的源代码...它包括我的生成器模型的配置和推断运行。还显示要发送的数据。

配置ML Kit客户端

FirebaseModelDownloadConditions.Builder conditionsBuilder =
        new FirebaseModelDownloadConditions.Builder().requireWifi();
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.N) {
    // Enable advanced conditions on Android Nougat and newer.
    conditionsBuilder = conditionsBuilder
            .requireCharging();
}
FirebaseModelDownloadConditions conditions = conditionsBuilder.build();

cloudSource = new FirebaseRemoteModel.Builder("srgan")
        .enableModelUpdates(true)
        .setInitialDownloadConditions(conditions)
        .setUpdatesDownloadConditions(conditions)
        .build();
FirebaseModelManager.getInstance().registerRemoteModel(cloudSource);

FirebaseModelOptions options = new FirebaseModelOptions.Builder()
        .setRemoteModelName("srgan")
        .build();
FirebaseModelInterpreter firebaseInterpreter =
        FirebaseModelInterpreter.getInstance(options);

FirebaseModelInputOutputOptions inputOutputOptions =
        new FirebaseModelInputOutputOptions.Builder()
                .setInputFormat(0, FirebaseModelDataType.FLOAT32, new int[]{32, 32, 3})
                .setOutputFormat(0, FirebaseModelDataType.FLOAT32, new int[]{128, 128, 3})
                .build();

定义作为输入发送的数据，即像素的32x32x3张量（定义byte[][][] pixels）

Bitmap bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(context.getContentResolver(), Uri.parse("file://" + selected_image_uri));
Bitmap bitmapResized = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, 32, 32, false);
ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
bitmapResized.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, stream);
float[][][] pixels = new float[bitmapResized.getWidth()][bitmapResized.getHeight()][3];
for(int i = 0; i < bitmapResized.getWidth(); i++) {
    for(int j = 0; j < bitmapResized.getHeight(); j++) {
        pixels[i][j][0] = Color.red(bitmapResized.getPixel(i,j));
        pixels[i][j][1] = Color.green(bitmapResized.getPixel(i,j));
        pixels[i][j][2] = Color.blue(bitmapResized.getPixel(i,j));
    }
}

生成器模型的推断（使用先前定义的byte[][][] pixels）

FirebaseModelInputs inputs = new FirebaseModelInputs.Builder()
        .add(pixels)
        .build();
firebaseInterpreter.run(inputs, inputOutputOptions)
        .addOnSuccessListener(
                new OnSuccessListener<FirebaseModelOutputs>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(FirebaseModelOutputs result) {
                        SweetAlertDialog pDialog2 = new SweetAlertDialog(context, SweetAlertDialog.SUCCESS_TYPE);
                        pDialog2.setTitleText("GG!");
                        pDialog2.setContentText("Image treated!");
                        pDialog2.show();
                    }
                })
        .addOnFailureListener(
                new OnFailureListener() {
                    @Override
                    public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                        System.out.println(e);
                        SweetAlertDialog pDialog2 = new SweetAlertDialog(context, SweetAlertDialog.ERROR_TYPE);
                        pDialog2.setTitleText(context.getResources().getString(R.string.error_firebase_model_interpreter_running));
                        pDialog2.setContentText(context.getResources().getString(R.string.error_firebase_model_interpreter_running_contents));
                        pDialog2.show();
                    }
                });

题

引发的异常非常广泛。输入似乎很好。也配置我的客户端。有什么事吗 我一点都不知道

相关问题

• Android MLKit-执行Firebase ML任务时发生内部错误：但我的类型是FLOAT32，因为我对其进行了配置：此配置错误与我无关

• 另一个SO问题是答案用来检查输入的形状，而我的问题恰恰是32x32x3。