我正在尝试微调inception_v3模型以减少自定义类的数量。我按照示例脚本finetune_inception_v3_on_flowers.sh重新训练模型。再培训脚本生成.data，.meta和.index文件的列表。我还可以使用freeze_graph实用程序从这些检查点文件生成.pb文件。
我使用以下命令来冻结图形
bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph --input_graph=/home/training/tmp/inception_v3/graph.pbtxt --input_checkpoint=/home/training/tmp/inception_v3/model.ckpt-1000 --input_binary=false --output_graph=/home/training/frozen_inception_v3.pb --output_node_names=InceptionV3/Predictions/Reshape_1
在我尝试使用label_image实用程序测试我的模型之前，一切似乎都没问题。重新训练的模型似乎没有输入层，label_image实用程序给我以下错误，
2018-02-14 17:22:31.253014: E tensorflow/examples/label_image/main.cc:349] Running model failed: Not found: FeedInputs: unable to find feed output input
summarize_graph输出确认相同，输出为
No inputs spotted.
No variables spotted.
Found 1 possible outputs: (name=InceptionV3/Predictions/Reshape_1, op=Reshape)
Found 21992543 (21.99M) const parameters, 0 (0) variable parameters, and 0 control_edges
Op types used: 493 Const, 190 Identity, 95 Conv2D, 94 Relu, 94 FusedBatchNorm, 15 ConcatV2, 10 AvgPool, 4 MaxPool, 2 Add, 2 Mul, 2 Reshape, 1 Floor, 1 FIFOQueueV2, 1 QueueDequeueV2, 1 RandomUniform, 1 RealDiv, 1 BiasAdd, 1 Softmax, 1 Squeeze, 1 Sub
我遇到过类似的question，但我不清楚建议的解决方案。我对ML和tensorflow很新，我也无法对原始问题发表评论。我不知道在哪里可以添加输入层，以便我可以在生成的pb文件上运行label_image。非常感谢任何帮助或指示。谢谢。