我已经训练了一个基于Inception的网络来学习新课程 . 输入张量的形状[无，2048] ...我的测试输入图像是使用照片展位mac app拍摄的，其像素尺寸为480 x 720 .
如何输入新图像以获得新图像的预测？
这是我的测试设置：
import argparse
import tensorflow as tf
import utils
from PIL import Image
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--pb_file", required=True, type=str, help="Frozen model file to import")
parser.add_argument("--img_path", required=True, type=str, help="Path to image for input to model")
args = parser.parse_args()
graph = utils.load_graph(args.pb_file)
for op in graph.get_operations():
print(op.name + '\t' + str(op.values()))
x = graph.get_tensor_by_name('input_ph:0')
y = graph.get_tensor_by_name('FC_layers_1/FC_4/Softmax:0')
with tf.Session(graph=graph) as sess:
feed_dict = {x: Image.open(args.img_path)}
y_out = sess.run(y, feed_dict=feed_dict)
print(y_out)
--pb_file argment用于最终的冻结模型--img_path 是我试图输入训练模型的图像input_ph:0 是输入占位符
我希望 FC_layers_1/FC_4/Softmax:0 softmax输出