Question

#file for inputing the data for testing
from scipy import ndimage
image_file='test.png'
image_data = ndimage.imread(image_file).astype(float) 
image_data = image_data.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32)
rst = tf.Graph()
with rst.as_default():
     result = tf.matmul(image_data, weights) + biases
     picko=tf.nn.softmax(result)
with tf.Session(graph=rst) as rsts:
     tf.global_variables_initializer().run()
     predictions = rsts.run([picko])

运行上面的代码时，我收到以下错误。请给我一个解决方案我无法手动解决。

ValueError：Fetch参数不能解释为Tensor。（Tensor Tensor（“Softmax_4：0”，shape =（1,10），dtype = float32）不是此图的元素。）

Answer 1

试试这段代码。

主要区别在于整个代码使用默认图形，并且没有一个使用创建的图形。

#file for inputing the data for testing
from scipy import ndimage
image_file = 'test.png'
image_data = ndimage.imread(image_file).astype(float) 
image_data = image_data.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32)    
result = tf.matmul(image_data, weights) + biases
picko = tf.nn.softmax(result)
with tf.Session() as rsts:
     tf.global_variables_initializer().run()
     predictions = rsts.run([picko])

TensorFlow：张量不是此图的元素

1 个答案: