我正在文件夹中的所有图像上依次运行3个keras cnn模型。在对1张图像上的所有三个模型进行完预测之后,在循环的下一次迭代中,我的错误率降至最低。
File "/home/ubuntu/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1078, in _run
'Cannot interpret feed_dict key as Tensor: ' + e.args[0])
TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("input_1:0", shape=(?, ?, ?, 3), dtype=float32) is not an element of this graph.
我的一种模型的代码结构:
def model_1():
K.clear_session()
cnn_model = load_model(model_path, compile=False)
with K.get_session().as_default() as sess:
...Do inference....
答案 0 :(得分:0)
添加tf.Session()。as_default()解决了该问题:
def model_1():
K.clear_session()
cnn_model = load_model(model_path, compile=False)
tf.Session().as_default()
with K.get_session().as_default() as sess:
...Do inference....
添加对我有用的答案,以防有人想要解决类似的问题。