Question

我正在使用TensorFlow 1.4 C ++ API加载V2检查点，这个答案非常简单：https://stackoverflow.com/a/43639305/9015277。但是，此答案未指定如何将输入馈送到加载的网络。

在TF 1.4中，ClientSession::Run()的输入可以使用FeedType对象指定，该对象定义为：

std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType

这里每个Output键表示由OP产生的张量值。使用C ++ API中构建的图形，我想只是传递输入占位符是相当简单的，但是如何使用从V2检查点加载的图形来做同样的事情呢？

在这个例子中（使用我认为的r0.12 api）https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/ab0fcaceda001825654424bf18e8a8e0f8d39df2/tensorflow/examples/label_image/main.cc#L346它再次简单明了，这些图层只是给出了它们的名字。但是我如何对新API做同样的事情呢？

Answer 1

好吧，我没有得到任何有用的答案，所以最后我最终只使用旧的C ++ API（BTW仍在r1.4中工作）。我仍然在寻找一个如何使用新API完成此操作的答案。

在旧的TF API Session :: Run中如下：

virtual Status Run(
  const std::vector< std::pair< string, Tensor > > & inputs,
  const std::vector< string > & output_tensor_names,
  const std::vector< string > & target_node_names,
  std::vector< Tensor > *outputs
)=0

inputs向量中的字符串允许使用python图形定义中的名称来指定网络中的输入，类似于在python上使用feed_dict的方式。这是我在python中输入占位符的图形定义：

with tf.variable_scope('global'):
    velocity_state = tf.placeholder(shape=[None, 1],
                                    dtype=tf.float32,
                                    name='velocity_state')

在C ++中使用一些虚拟数据和运行推理来提供此特定占位符：

using namespace tensorflow;

// specifying input node name and creating tensor to feed it
string velocity_state_placeholder = "global/velocity_state";
Tensor velocity_state = Input::Initializer((float)0.0, TensorShape({1, 1})).tensor;

// collecting all inputs
std::vector<std::pair<string, Tensor>> input_feed;
input_feed.push_back(std::make_pair(velocity_state_placeholder, velocity_state));

// output node name
string action_distribution = "global/fully_connected_1/Softmax";

// tensor for results
std::vector<Tensor> output_tensors;

// running inference
Status run_status = session->Run(input_feed,
                                {action_distribution},
                                {},
                                &output_tensors);

Answer 2

根据TensorFlow API1.4 documentation，tensorflow::ClientSession::Run具有以下签名：

Status Run (
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  const std::vector< Operation > & run_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const;

FeedType是

的typedef

std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType

在加载了C ++ API的模型上指定输入/输出节点以在TensorFlow 1.0+中运行推理

2 个答案: