我正在用Python测试Smart Reply Lite模型，我用Bazel编译了TFLite，并在fantastic tutorial的帮助下使用运行该模型所需的自定义操作（normalize.cc，predict.cc，extract_features.cc），现在我正在尝试运行推理。
下面是我使用的代码：

import tensorflow as tf
    import numpy as np
    tflite_interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='smartreply.tflite')

    tflite_interpreter.allocate_tensors()
    input_details = tflite_interpreter.get_input_details()
    output_details = tflite_interpreter.get_output_details()

    # print(input_details)
    # print(output_details)

    tflite_interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], 'Where are you?')
    # Run inference
    tflite_interpreter.invoke()
    # Get prediction results
    tflite_model_predictions = tflite_interpreter.get_tensor(output_details[0])
    print("Prediction results shape:", tflite_model_predictions)

在这样做的过程中，我得到了以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "run.py", line 12, in <module>
    tflite_interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], 'Where are you?')
  File "/home/ubuntu/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/lite/python/interpreter.py", line 175, in set_tensor
    self._interpreter.SetTensor(tensor_index, value)
  File "/home/ubuntu/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/lite/python/interpreter_wrapper/tensorflow_wrap_interpreter_wrapper.py", line 136, in SetTensor
    return _tensorflow_wrap_interpreter_wrapper.InterpreterWrapper_SetTensor(self, i, value)
ValueError: numpy array had 56 bytes but expected 0 bytes.

在调用tflite_interpreter.allocate_tensors()之前，我尝试用下面这行代码调整Tensor的大小：

tflite_interpreter.resize_tensor_input(0, [56])

同样的，如果我试图把Tensor的形状改变成[1，56]，它仍然会失败，并产生同样的错误。
我的理解是，字符串被转换为numpy数组（根据模型描述，输入类型是int 32-每个字符4个字节）。
我需要对此输入法进行哪些更改才能运行此模型？