我正在尝试在 mnist keras 模型上使用 tf.lite 运行推理，我通过根据此进行训练后量化进行了优化
RuntimeError: There is at least 1 reference to internal data
in the interpreter in the form of a numpy array or slice. Be sure to
only hold the function returned from tensor() if you are using raw
data access.
它发生在我将图像调整为 4 维或解释器本身（如注释行所示）之后；因为在此之前的错误类似于“预期 4 个维度，但发现 3 个”。这是代码：
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
mnist_train, mnist_test = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
images, labels = …我一直遵循本教程的要求，直到遇到错误为止
错误：找不到卡：PeerAdmin @ hlfv1
在下面的命令中：
composer runtime install --card PeerAdmin@hlfv1 --businessNetworkName tutorial-network
本教程说，通常必须创建一个peerAdmin身份，但他们已经创建了一个。