无法从 10368 字节的 TensorFlowLite 张量 (StatefulPartitionedCall:0) 复制到 324 字节的 Java 缓冲区

Question

我正在尝试在 android studio 上制作一个手写文本识别 android 应用程序。我将模型转换为 TensorFlow Lite，然后将该文件上传到我的应用程序中。下面我分享相同的代码...代码中有很多日志语句。检查直到它被执行的地方。

    public void classifyImage(Bitmap image){
        try {

            Ocr mdl = Ocr.newInstance(getApplicationContext());
            TensorBuffer inputFeature0 = TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 128, 32, 1}, DataType.FLOAT32);
            ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(4*128*32*1);

            int[] intValues = new int[128 * imageSize];
            image.getPixels(intValues, 0, image.getWidth(), 0, 0, image.getWidth(), image.getHeight());
            Log.d("TAG Model", " get pixels ");
            int pixel = 0;

            for (int i=0; i<4096; i++){
                int val = intValues[pixel++];
                byteBuffer.putFloat(val);
            }
            Log.d("TAG Model", " bytebuffer putfloat com ");

            inputFeature0.loadBuffer(byteBuffer);

            Ocr.Outputs outputs = mdl.process(inputFeature0);
            Log.d("TAG Model", " Model process ");
            TensorBuffer outputFeature0 = outputs.getOutputFeature0AsTensorBuffer();
            Log.d("TAG Model", " Model output");

            float[] confidences = outputFeature0.getFloatArray();
            mdl.close();
        } catch (Exception e) {
            // TODO Handle the exception
            Log.d("TAG Model", "classifyImage: "+e.getMessage());
        }
    }

在运行我的应用程序时，我收到错误：D/TAG模型：classifyImage：无法从 10368 字节的 TensorFlowLite 张量 (StatefulPartitionedCall:0) 复制到 324 字节的 Java 缓冲区。

错误的屏幕截图

您能帮助我们吗这是因为我对这个错误感到震惊，无法进一步进行。