小编Mat*_*die的帖子

我最近将一个宠物项目从 Blazor .NET 3.1 迁移到 .NET 5.0，并尝试切换到使用 css 隔离。

我创建了一个 scss 文件（它使用 webcompiler 扩展编译为一个 css 文件），其前缀与我的组件相同：

我已经在我的 index.html 文件中包含了生成的 css：

<link href="FinNodeWASM.Client.styles.css" rel="stylesheet">

Dotnet 正在正确生成 css 并按预期附加范围标识符属性：

但是，当我查看生成的 HTML 时，我在那里没有看到预期的分数标识符属性：

当我尝试使用简单的模型进行预测时，我得到了以下错误：

在图表中找不到在feed_devices或fetch_devices中指定的张量输入_1：0

在行：

seatbelt_model.predict(image_arr, verbose=1)

在代码中：

from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
import numpy as np

graph = tf.get_default_graph()

seatbelt_model = keras.models.load_model(filepath='./graphs/seatbelt_A_3_81.h5')

class SeatbeltPredictor:
    INPUT_SHAPE = (-1, 120, 160, 1)

    @staticmethod
    def predict_seatbelt(image_arr):
        with graph.as_default():
            image_arr = np.array(image_arr).reshape(SeatbeltPredictor.INPUT_SHAPE)
            predicted_labels = seatbelt_model.predict(image_arr, verbose=1)
            return predicted_labels

该模型具有以下形状：

input_layer = keras.layers.Input(shape=(IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, 1))
conv_0 = keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=[5, 5], activation=tf.nn.relu, padding="SAME")(input_layer)
pool_0 = keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding="VALID")(conv_0)
conv_1 = keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=[5, 5], activation=tf.nn.relu, padding="SAME")(pool_0)
pool_1 = keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding="VALID")(conv_1)
flat_0 = …