Tensorflow inception_v2_resnet умозаключение

Question

Со ссылкой на этот пост:

Using pre-trained inception_resnet_v2 with Tensorflow

я пытаюсь использовать модель inception_resnet_v2, чтобы получить предсказание изображений также. Поэтому я просмотрел фрагмент и попытался запустить его, но он говорит, что «input_tensor» не определен. Есть ли что-то в коде, о котором упоминалось, или может кто-нибудь подскажет мне его запустить/как определить переменную input_tensor?

Вот фрагмент снова:

import tensorflow as tf 
slim = tf.contrib.slim 
from PIL import Image 
from inception_resnet_v2 import * 
import numpy as np 

checkpoint_file = 'inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt' 
sample_images = ['dog.jpg', 'panda.jpg'] 
#Load the model 
sess = tf.Session() 
arg_scope = inception_resnet_v2_arg_scope() 
with slim.arg_scope(arg_scope): 
    logits, end_points = inception_resnet_v2(input_tensor, is_training=False) 
saver = tf.train.Saver() 
saver.restore(sess, checkpoint_file) 
for image in sample_images: 
    im = Image.open(image).resize((299,299)) 
    im = np.array(im) 
    im = im.reshape(-1,299,299,3) 
    predict_values, logit_values = sess.run([end_points['Predictions'],logits], feed_dict={input_tensor: im}) 
    print (np.max(predict_values), np.max(logit_values)) 
    print (np.argmax(predict_values), np.argmax(logit_values)) 

Благодаря

Answer 1

фрагмент кода, как представляется, отсутствует какое-либо определение для input_tensor. Глядя на definition функции inception_resnet_v2(), тот факт, что тензор используется в feed_dict, а также тот факт, что размер вашего изображения 299 х 299, можно определить input_tensor следующим образом:

input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, 299, 299, 3])