将以下代码的输入张量的期望大小为改2import numpy as np import tensorflow as tf # 加载TFLite模型 interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='model.tflite') interpreter.allocate_tensors() # 获取输入输出张量 input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() # 输入数据 input_data = np.array([[1, 2, 3]], dtype=np.float32) interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data) # 模型推理 interpreter.invoke() # 获取输出结果 output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) # 打印输出结果 print(output_data)

将以下代码的输入张量的期望大小改为 (1, 3)：

import numpy as np 
import tensorflow as tf 

# 加载TFLite模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='model.tflite')
interpreter.allocate_tensors()

# 获取输入输出张量
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 输入数据
input_data = np.array([[1, 2, 3]], dtype=np.float32)

# 设置输入张量
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

# 模型推理
interpreter.invoke()

# 获取输出结果
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

# 打印输出结果
print(output_data)

在这个代码中，我们可以看到 `input_data` 的大小为 (1, 3)，因为我们有一个输入张量，且该张量有三个元素。在 `interpreter.set_tensor` 中，我们将 `input_data` 设置为输入张量，该张量的大小为 (1, 3)。因此，我们需要将输入张量的期望大小改为 (1, 3)。