Question

我跟着this tutorial并尝试根据我的需要更改它。我有一个python文件，我训练模型并保存TensorFlow图和frozen_graph，它应该具有权重和体系结构。我有一个C ++文件，我在其中阅读frozen_graph并尝试预测一个例子。

// The session will initialize the outputs
vector<Tensor> outputs;
// Run the session, evaluating our "softmax" operation from the graph
status = session->Run(inputs, {"output_TT"}, {}, &outputs);
int nHits = 0;
int nClasses = 2;
for (vector<Tensor>::iterator it = outputs.begin(); it != outputs.end(); ++it) {
    auto items = it->shaped<float, 2>({nTests, nClasses}); // 2 represent number of class
    for (int i = 0; i < nTests; i++) {
        int arg_max = 0;
        float val_max = items(i, 0);

但是当我尝试从预测中检索结果时，我只从NaN获得items(i, 0)

以下是github上的所有文件：

train_save_model.py（训练并保存图表）
pima-indians-diabetes.csv（用于在python中学习的csv）
diabetes.cc（我加载并预测的c ++文件）

我是否错误地保存了frozen_graph？我还在命令行上用bazel创建了一个冻结图，但效果相同。我在C ++中读错了数据吗？

导出Python TensorFlow模型并将其导入C ++

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