在Tensorflow中，如何重塑现有图形（例如MobileNet）的输入张量？

Question

我正在使用MobileNet v1 Frozen_graph.pb进行加载和预测，并在Tensorflow中正常使用它。对于熟悉MobileNet的人来说，Input:0是[？，224，224，3]。我正在尝试针对最多可批处理16个的硬件加速器进行优化，因此我需要将input:0重塑为[16，224，224，3]。

因此，很明显，我可以创建一个具有正确形状的新张量：

:
input_tensor = graph.get_tensor_by_name('input:0')
new_tensor = tf.reshape(input_tensor, [16, 224, 224, 3], name='input')
:

由于“输入”已经存在，因此将创建一个名为“ input_1”的新张量。

我如何实际用新的“ input_1”替换当前加载图中的“输入”张量，使其输入张量为[16，224，224，3]？我知道如何写出冻结模型以及所有这些内容，只是不知道如何修剪/嫁接。

谢谢。