TensorflowInferenceInterface结果具有与预期不同的形状

Question

我有一个简单的多层感知器模型，它基于Python构建并存储为包含三层的protobuff：

H_1 （形状= [216256]） - ＆GT;的 H_2 （形状= [256256]） - ＆GT;的 h_out （形状= [256,3]）

我使用TensorFlowInferenceInterface加载它并打印出操作：这似乎是正确的

h_out：Const＆＃39; h_out：0＆＃39; shape = [256,3] dtype = FLOAT

h_2：Const＆＃39; h_2：0＆＃39; shape = [256,256] dtype = FLOAT

h_1：Const＆＃39; h_1：0＆＃39; shape = [216,256] dtype = FLOAT

然而，当我尝试像这样提供/运行/获取它时

inferenceInterface.feed("h_1:0", input, 216, 1);
inferenceInterface.run(new String[]{"h_out"});
inferenceInterface.fetch("h_out:0", **RESULT**);

结果是一个长度为768的浮点数组，而不是我希望得到的3。

如果我做错了，请告诉我。

感谢。