二话不说，直接上代码！
import numpy as np
import tensorflow as tf
import cv2 as cv
# Load TFLite model and allocate tensors.
tflite_model = tf.contrib.lite.Interpreter(model_path="/home/zhang/anaconda3/model_pb.tflite")
tflite_model.allocate_tensors()
# Get input and output tensors.
input_details = tflite_model.get_input_details()
output_details = tflite_model.get_output_details()
# Test model on random input data.
input_shape = input_details[0]['shape']
image=cv.imread("image.jpg")
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)#输入随机数
tflite_model.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
tflite_model.invoke()
output_data = tflite_model.get_tensor(output_details[0]['index'])
print("out_class")
print(output_data)我这个tflite文件输入tensor大小是（1，28，28，3），故
input_shape = input_details[0]['shape']input_shape的大小是（1，28，28，3）。
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)#输入随机数
输出为（1，28，28，3）的ndarray格式。这句话的意思是虚构一副图像。
但是我们自己在做预测的时候，从输入图像大小是（28，28，3），直接输进函数（如下）运行程序
tflite_model.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)会报错：ValueError: Failed to set tensor，这样的错误。
原因是差了一个维度，所以，三个维度(28,28,3)如何变成带有batch的四个维度（1，28，28，3）？即增加一个图像数量维度
解决方法如下：
假如你的图像数据类型是
<class 'numpy.ndarray'>可以赋值让图像赋值给虚构图像，input_data[0]=image，
这样就可以构建一个（1，28，28，3）的数据，就可以通过程序运行。
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