Question

我相信在训练之后，保存到检查点的模型不包含任何预处理操作，因为在检查检查点模型时，可用的操作从模型的输入开始（而不是在模型的输入之前的预处理操作）模型输入）。

但是，当冻结从点文件恢复的图形时，图形还有其他预处理操作，预处理操作是否也会被冻结？我在图表中包含了一个预处理操作以测试时间，并打算将图表与检查点模型一起冻结，但结果似乎在这两种情况下变化很大：

将原始图像放入冻结图形中，并使用冻结图形中包含的预处理操作 - ＆gt;非常非常差的准确性，好像没有进行预处理一样。
在将预处理的图像放入不包含任何预处理操作的冻结图之前，首先预处理图像 - ＆gt;结果按预期工作，准确度很高。

所以我的问题是预处理操作是否被有效冻结，或者是否建议仅在测试时预处理图像，以便我们可以保留冻结图仅用于执行推理（而不是任何预处理操作）？我的目的是在图表中包含预处理操作以使其更方便，但似乎这种方法不起作用。

TensorFlow对此类工作流程的看法是什么？预处理应该在图中完成并冻结，还是应该是冻结图之外的单独任务？

以下是我打算将预处理操作放在图表中并将其全部冻结的方法：

with tf.Graph().as_default() as graph:

    # image = tf.placeholder(shape=[None, None, 3], dtype=tf.float32, name = 'Placeholder_only')
    # preprocessed_image = inception_preprocessing.preprocess_for_eval(image, 299, 299)
    # preprocessed_image = tf.expand_dims(preprocessed_image, 0)
    img_array = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None,None,3], name='Placeholder_only')
    preprocessed_image = inception_preprocessing.preprocess_for_eval(img_array, 299, 299)
    preprocessed_image = tf.expand_dims(preprocessed_image, 0, name='expand_preprocessed_img')

    with slim.arg_scope(inception_resnet_v2_arg_scope()):
        logits, end_points = inception_resnet_v2(preprocessed_image, num_classes = 5, is_training = False)

    variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore()
    saver = tf.train.Saver(variables_to_restore)

    #Setup graph def
    input_graph_def = graph.as_graph_def()
    output_node_names = "InceptionResnetV2/Logits/Predictions"
    output_graph_name = "./frozen_flowers_model_IR2_with_preprocesssing.pb"

    with tf.Session() as sess:
        saver.restore(sess, checkpoint_file)

        # count=0
        # for op in graph.get_operations():
        #     print (op.name)
        #     count+=1
        #     if count==50:
        #         assert False

        #Exporting the graph
        print ("Exporting graph...")
        output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
            sess,
            input_graph_def,
            output_node_names.split(","))

        with tf.gfile.GFile(output_graph_name, "wb") as f:
            f.write(output_graph_def.SerializeToString())

TensorFlow：预处理操作也会在图表中冻结吗？

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