如何通过TensorFlowInferenceInterface.java来填充布尔占位符？

Question

我正在尝试通过Java Tensorflow API启动用Keras Tensorflow训练的图。除了标准输入图像占位符外，这个图包含一个'keras_learning_phase'占位符，需要用一个布尔值来填充。然而，在TensorFlowInferenceInterface中没有提供给boolean值的方法，你只能使用float、double、int或byte值进行填充。

很明显，当我尝试通过以下代码向该张量传递int时：

inferenceInterface.fillNodeInt("keras_learning_phase",  
                               new int[]{1}, new int[]{0});

我得到了

tensorflow_inference_jni.cc:207 推理过程中发生错误：内部错误： 与节点 _recv_keras_learning_phase_0 相关的类型为 int32 的输出与已声明的 bool 类型的输出不匹配， recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device_incarnation=4742451733276497694, tensor_name="keras_learning_phase", tensor_type=DT_BOOL, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"

有没有办法规避这个问题？
也许可以将图中的 Placeholder 节点显式转换为 Constant ，这样做可以解决问题吗？
或者最初就避免在图中创建此 Placeholder 节点？

- Dmitry Tochilkin

---

请在您遇到问题的地方发布您的代码。 - Srihari

我也遇到了同样的问题，下面的答案解决了输入流问题，但在Android上，我又遇到了另一个错误：没有注册OpKernel来支持Op 'Switch'，有一份文档提到了这个问题，https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/graph_transforms/#fixing-missing-kernel-errors-on-mobile，但我不知道该怎么做，我应该重新构建自定义的TensorFlow库吗？你是否也遇到了同样的问题，你是如何解决的？谢谢！ - Piasy

@Piasy，我没有完全相同的问题，但有几次遇到了类似的情况。对我来说，更新tensorflow库到当前版本并重新构建.so库有所帮助。 - Dmitry Tochilkin

Answer 1

TensorFlowInferenceInterface类本质上是对完整的TensorFlow Java API的方便包装，该API支持布尔值。

您可以向TensorFlowInferenceInterface添加一个方法来完成您想要的操作。类似于fillNodeInt，您可以添加以下内容（请注意，TensorFlow中的布尔值表示为一个字节）：

public void fillNodeBool(String inputName, int[] dims, bool[] src) {
  byte[] b = new byte[src.length];
  for (int i = 0; i < src.length; ++i) {
    b[i] = src[i] ? 1 : 0;
  }
  addFeed(inputName, Tensor.create(DatType.BOOL, mkDims(dims), ByteBuffer.wrap(b)));
}

希望这有所帮助。如果它起作用了，我鼓励您向TensorFlow代码库做出贡献。

- ash

---

谢谢，@ash。我已经将这个方法添加到推理接口的代码中，重新构建了_libandroid_tensorflow_inference_java.jar_，并且它可以工作了。稍后我会将其提交到Tensorflow代码库中。 - Dmitry Tochilkin

Answer 2

这是在answer由ash的基础上的补充，因为Tensorflow API已经有了一些变化。对我来说使用这个方法起作用了：

public void feed(String inputName, boolean[] src, long... dims) {
  byte[] b = new byte[src.length];
  for (int i = 0; i < src.length; i++) {
    b[i] = src[i] ? (byte) 1 : (byte) 0;
  }
  addFeed(inputName, Tensor.create(Boolean.class, dims, ByteBuffer.wrap(b)));
}

- Pulkit Agarwal