我在Stackoverflow上检查了很多关于我的问题的问题，但我仍然遇到问题。
我已按照Deep MNIST for Experts中的教程使用mnist_deep.py中的代码，并使用resx将模型保存到磁盘。
在我的predict.py中，我使用tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder()加载模型，在加载模型后，基于我在Google上搜索的大量搜索，我知道我必须运行{{1}要进行预测，我也知道变量tf.saved_model.loader.load()，它应该是最后一层，对于sess.run(y_, feed_dict={x: test_data})中的'x'，它应该是训练中输入的占位符。 / p>
我的问题是，我不知道哪个代码属于mnist_deep.py中的最后一层。
我的mnist_deep.py代码如下：
y这是我的predict.py：
feed_dict答案 0 :(得分：0)
您没有运行y_，它是占位符。
加载模型后，您也不会重新定义变量，而是使用保存的变量。
因此，加载后，只需运行sess.run(y_conv, feed_dict={x: test_data})
y_conv是模型最后一层的预测输出。
要在加载模型后访问y_conv，请通过以下方式获取：{
y_conv = sess.graph.get_tensor_by_name("it's name goes here")
您需要在保存之前命名y_conv。
或者，您可以在保存前将y_conv添加到集合中，然后在加载模型后从集合中检索它：
tf.add_to_collection('vars', y_conv)
y_conv = tf.get_collection('vars')[0]