Tensorflowモデルを復元して予測する

Question

私はTensorflowモデルを訓練し、出力レイヤのテンソルを保存しました。復元するときに、出力レイヤのテンソルを復元して予測を試みましたが、プレースホルダに決して割り当てられていないというエラーが発生しました。私のコードは以下の通りです。

with tf.Session() as sess: 
model_saver = tf.train.import_meta_graph(model_save_folder + '/my-model.meta') 
model_saver.restore(sess, model_save_folder + '/my-model') 
x = tf.placeholder('float') 
output = tf.get_collection("output")[0] #output will be the tensor for model's last layer 
print("Model restored.") 
print('Initialized') 
#print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('w_conv1:0'))) 

#collect list of preprocessed data on submission set 
inputData = [] 
with open('stage1_sample_submission.csv') as f: 
    reader = csv.reader(f) 
    num = 0 

    for row in reader: 
     if num > 0: 
      patient = row[0] 
      #print(patient) 
      inputData.append(process_data(patient, img_px_size=IMG_SIZE_PX, hm_slices=SLICE_COUNT)) 
     num += 1 

#prediction! 
prediction = sess.run(output, feed_dict={x: inputData}) 
print(prediction) 

Answer 1

プレースホルダを同じ方法で復元する必要があります。

x = tf.get_collection("placeholder")[0] 

何でもそれの名前でプレースホルダを置き換え、私はあなたが、プレースホルダを同じ方法で復元する必要があると思う元のグラフ