tensorflow错误 - 您必须为占位符张量提供一个值'in'-Java 学习之路

我正在尝试为我的张量流预测实现队列但是得到以下错误 -

你必须使用dtype float和shape [1024,1024,3]为占位符张量'in'提供一个值

如果我使用feed_dict，尝试将feed_dict替换为队列，该程序工作正常 .

该程序基本上采用位置列表并将图像np数组传递给输入张量 .

for each in positions:          
    y,x = each          
    images = img[y:y+1024,x:x+1024,:]  
    a = images.astype('float32')

q = tf.FIFOQueue(capacity=200,dtypes=dtypes)
enqueue_op = q.enqueue(a)
qr = tf.train.QueueRunner(q, [enqueue_op] * 1)
tf.train.add_queue_runner(qr) 
data = q.dequeue()
graph=load_graph('/home/graph/frozen_graph.pb')


with tf.Session(graph=graph,config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    p_boxes = graph.get_tensor_by_name("cat:0")
    p_confs = graph.get_tensor_by_name("sha:0")    
    y = [p_confs, p_boxes]
    x = graph.get_tensor_by_name("in:0")
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord,sess=sess)            
    confs, boxes = sess.run(y)
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

如何在会话中运行图形时确保我填充到队列的输入数据 .

在我原来的运行中，我打电话给

confs，boxes = sess.run（[p_confs，p_boxes]，feed_dict = feed_dict_testing）

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我建议不要使用队列来解决这个问题，并切换到新的 tf.data API . 特别是tf.data.Dataset.from_generator()使得从Python函数提供数据变得更容易 . 您可以将代码重写为更简单，如下所示：
```
def generator():
  for y, x in positions:
    images = img[y:y+1024,x:x+1024,:]  
    yield images.astype('float32')

dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
    generator, tf.float32, [1024, 1024, img.shape[3]])
# Add any extra transformations in here, like `dataset.batch()` or
# `dataset.repeat()`.
# ...
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
data = iterator.get_next()
```
请注意，在您的程序中， data 张量与您在 load_graph() 中加载的图形之间没有任何关联（至少，假设 load_graph() 没有从全局状态中抓取 data ！） . 您可能需要使用tf.import_graph_def()和 input_map 参数将 data 与冻结图形中的一个张量（可能是 "in:0" ？）相关联以完成任务 .
回复于 2024-05-03T03:01:04+08:00

tensorflow错误 - 您必须为占位符张量提供一个值'in'

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