如何在tensorflow中使用训练模型

Question

private double calculatePrice(int size, String input){
int total = 0;

if (toppings == "Ham")
{
    total = total + 2;
}

else if (toppings == "Olives")
{
    total = total + 3;
}

return total;
} 

我训练了模型＆＃34; cata.tfmodel＆＃34;在另一个程序中并恢复了该程序中的sess，但我不知道如何使用此模型对一张图片进行分类并输出分类。 我的数据集的类型是tfrecords并通过队列读取。

我很困惑，如果我将一张图片转换为tfrecords，它将包含图片和标签，下一步该怎么做？

img_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([img, label],
                                        batch_size=128,capacity=2000,
                                        min_after_dequeue=1000)

logits = cifar10.inference(img_batch)
saver = tf.train.Saver()

sess = tf.Session()
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
saver.restore(sess,"/Tensorflow/cata.tfmodel")

tf.train.start_queue_runners(sess=sess)

此外，如果我删除了logits，saver将抛出ValueError：没有要保存的变量