如何在TensorFlow中测试训练有素的模型

Question

我有一个训练有素的TensorFlow模型。 data，index和meta文件都保存在名为chkpt的目录中。我想要实现的是加载已保存的模型，然后通过它运行单个输入以查看预测的类。我已经尝试了几种不同的方法，但似乎没有任何效果。

# Returns Tensor(1, 64, 64, 3 (float32)) and Tensor(1 (int32))
X, Y = get_data()  

x_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [1, 64, 64, 3]) 

tf.reset_default_graph()
meta = tf.train.import_meta_graph('chkpt/my_tf_model.meta')

with tf.Session() as sess:
    meta.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./chkpt/')
    print(sess.run(Y, feed_dict={x_placeholder: X))

使用上面的代码，我收到以下错误：

TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(1, 64, 64, 3), dtype=float32) is not an element of this graph.

我尝试了不同的论点和方法，但每次我都走到了尽头。我不确定我是否犯了一个小错误，或者我的方法是完全关闭的。