c++ - 尝试将 TensorFlow C++ API 与 Cast 操作（Movenet 模型）一起使用会导致推理时出错

Question

您好我正在尝试将新的 MoveNet 模型与 tensorlow C++ API 一起使用。

这是我尝试加载 SavedModel 和图像的代码的一部分。

加载模型

// Load
SavedModelBundleLite  model_bundle;
SessionOptions session_options = SessionOptions();
session_options.config.mutable_gpu_options()->set_allow_growth(true);
RunOptions run_options = RunOptions();
std::string export_dir = "/workspace/modelZoo";
Status status = LoadSavedModel(session_options, run_options, export_dir, {"serve"}, &model_bundle);

加载图像

//Load image
int32_t input_width = 256;
int32_t input_height = 256;

using namespace ::tensorflow::ops;
std::string filename = "image.jpg";
Scope root = Scope::NewRootScope();
auto output = tensorflow::ops::ReadFile(root.WithOpName("file_reader"), filename);

const int wanted_channels = 3;
tensorflow::Output image_reader = tensorflow::ops::DecodeJpeg(root.WithOpName("file_decoder"), output, tensorflow::ops::DecodeJpeg::Channels(wanted_channels));

auto image_int32 = tensorflow::ops::Cast(root.WithOpName("int32_caster"), image_reader, tensorflow::DT_INT32);
auto dims_expander = tensorflow::ops::ExpandDims(root.WithOpName("expand_dims"), image_int32, 0);
auto resized = tensorflow::ops::ResizeBilinear(root, dims_expander, tensorflow::ops::Const(root.WithOpName("size"), {input_height, input_width}));

std::vector<Tensor> out_tensors;
ClientSession session(root);
auto run_status = session.Run({resized}, &out_tensors);

和推理

const std::string input_name_1 = model_def.inputs().at("input").name();
std::vector<std::pair<string, Tensor>> inputs_data  = {{input_name_1, out_tensors[0]}};


std::string outputLayer = model_def.outputs().at("output_0").name();
std::vector<Tensor> outputs;

Status runStatus = model_bundle.GetSession()->Run(inputs_data, {outputLayer}, {}, &outputs);

当代码运行推理时，我收到此错误。

期望 arg[0] 为 int32 但提供了浮点数

根据来自 tensorflow hub 的教程（https://tfhub.dev/google/movenet/multipose/lightning/1），模型需要 int32 格式，但我不知道我的代码有什么问题，指的是铸造部分输入张量

标签： c++tensorflow