我相信解决办法就在某个地方，但我一直找不到。我最初在普通的tensorflow中训练模型，但它在转换后正在tensorflowjs中使用。我现在的错误是
Uncatch（promise）错误：大小（30000）必须与形状100，100，3的乘积匹配
虽然我有很多人通过我的尝试。
我现在的准则是

function preprocess(imageData) {
    //const img_arr = cv.imread(imageData);
    let inputTensor = tf.browser.fromPixels(imageData);
    const offset = tf.scalar(255.0);
    const normalized = tf.scalar(1.0).sub(inputTensor.div(offset));
    const batchInputShape = [100, 100, 3];
    const flattenedInput = tf.reshape(normalized, [batchInputShape]);
    console.log(flattenedInput.shape);
    return flattenedInput;

字符串
这个函数的结果然后被输入到我的模型中，这产生了误差。我相信解决办法是显而易见的，但我一直找不到。
我也试过

const batchInputShape = [null, 100, 100, 3];
const flattenedInput = tf.reshape(normalized, [batchInputShape, -1]);

型
虽然这也不公平。