系统信息

• 我是否编写了自定义代码（而不是使用TensorFlow中提供的常用示例脚本）：没有
• 操作系统平台和分发版（例如Linux Ubuntu 16.04）：Ubuntu 18.04版
• 移动的设备（例如iPhone 8、Pixel 2、Samsung Galaxy），如果问题发生在移动设备上：不适用
• TensorFlow安装自（源代码或二进制文件）：来源
• TensorFlow版本（使用下面的命令）：2.3.1
• Python版本：3.6.9
• Bazel版本（如果从源代码编译）：3.4.1
• GCC/编译器版本（如果从源代码编译）：Ubuntu 7.5.0- 3Ubuntu 1 ~18.04版本
• CUDA/cuDNN版本：不适用
• GPU型号和内存：不适用
  描述当前行为

s390 x上的测试用例//tensorflow/lite/micro/examples/hello_world:hello_world_test失败，错误为：

Testing LoadModelAndPerformInference
0. (1.0*2^-127) near value (-1.1018541*2^0) failed at tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/hello_world_test.cc:103
0.841 (1.6819992*2^-1) near value (-1.1018541*2^0) failed at tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/hello_world_test.cc:111
0.141 (1.1279996*2^-3) near value (-1.1018541*2^0) failed at tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/hello_world_test.cc:118
-0.959 (-1.9179993*2^-1) near value (-1.1018541*2^0) failed at tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/hello_world_test.cc:125
0/1 tests passed
~~~SOME TESTS FAILED~~~

在调试时，我发现GetTensorData<int32_t>(bias)返回LE格式的Tensor数据，其中bias是一个可选输入Tensor，在Eval中填充为const TfLiteTensor* bias = GetOptionalInputTensor(context, node, kBiasTensor);
在计算acc时，在reference_integer_ops FullyConnected中使用偏差的Tensor数据。
我尝试了一个解决方案，在填充acc时对这些数据进行字节交换，这样就修复了测试用例。

if (bias_data) {

# if FLATBUFFERS_LITTLEENDIAN

        acc += bias_data[out_c];

# else

        acc += __bswap_32(bias_data[out_c]);

# endif

在完全连接的. h中
由于我不了解这个可选Tensor的范围和使用，您是否可以建议我尝试其他方法，或者我是否应该PR这个解决方案？

描述预期行为

BE系统上的Tensor数据必须采用正确的格式，测试用例应通过。

重现问题的独立代码

要重现此问题，请运行此测试用例：

bazel --host_jvm_args="-Xms1024m" --host_jvm_args="-Xmx2048m" test --host_javabase="@local_jdk//:jdk" --test_tag_filters=-gpu,-benchmark-test,-v1only,-no_oss,-oss_serial -k --test_timeout 300,450,1200,3600 --build_tests_only -c dbg --copt=-O -c opt --copt=-g --strip never --color=yes --curses=yes --test_output=errors --verbose_failures  -- //tensorflow/lite/micro/examples/hello_world:hello_world_test

其他信息/日志