我将我的mlmodel从tf.keras转换过来。目标是从图像中识别手写文本。当我使用以下代码运行时：

func performCoreMLImageRecognition(_ image: UIImage) {             let model = try! HTRModel()        // 处理输入图像        let scale = image.scaledImage(200)        let sized = scale?.resize(size: CGSize(width: 200, height: 50))        let gray = sized?.rgb2GrayScale()                guard let pixelBuffer = sized?.pixelBufferGray(width: 200, height: 50) else { fatalError("无法将图像转换为pixelBufferGray")}                UIImageWriteToSavedPhotosAlbum(gray! ,                                        self,                                        #selector(self.didFinishSavingImage(_:didFinishSavingWithError:contextInfo:)),                                        nil)                let mlArray = try! MLMultiArray(shape: [1, 1], dataType: MLMultiArrayDataType.float32)        let htrinput = HTRInput(image: pixelBuffer, label: mlArray)        if let prediction = try? model.prediction(input: htrinput) {            print(prediction)        }    }

我得到了以下错误：

[espresso] [Espresso::handle_ex_plan] exception=Espresso exception: "Invalid argument": generic_reshape_kernel: 无效的底部形状 (64 12 1 1 1) 无法重塑为 (768 50 -1 1 1) status=-62021-01-21 20:23:50.712585+0900 Guided Camera[7575:1794819] [coreml] 计算NN输出时出错 -62021-01-21 20:23:50.712611+0900 Guided Camera[7575:1794819] [coreml] 在 -executePlan:error: 中失败。

这是模型配置模型运行得很好。我在这方面出了什么问题？我对Swift不太熟练，需要帮助。这个错误是什么意思？我该如何解决这个问题？

回答：

有时候在从Keras（或其他）转换到Core ML的过程中，转换器无法理解如何处理某些操作，导致模型无法正常工作。

在你的案例中，有一个层输出一个形状为（64, 12, 1, 1, 1）的张量，而有一个重塑层期望能重塑为（768, 50, -1, 1, 1）。

你需要找出哪个层进行这种重塑，然后检查Core ML模型为什么会接收到大小不正确的输入张量。仅仅因为它在Keras中运行良好，并不意味着转换到Core ML是完美的。

你可以使用Netron，一个开源模型查看器，来检查Core ML模型。

（请注意，64×12 = 768，所以问题似乎出在那个张量的50上。）