ケラスモデルに特定のテンソルを正しくフィードする方法

Question

標準のテンソルフロー演算の一部としてKerasモデルを使用できるように、入力用の特定のプレースホルダを使用してモデルを作成します。

model.predictをしようとする場合しかし、私はエラーを取得：

InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder' with dtype float and shape [100,84,84,4] 
[[Node: Placeholder = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[100,84,84,4], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]()]] 

私のコードは以下の通りである：私も（直接何も辞書を入力を供給しないしようとしている

from keras.layers import Convolution2D, Dense, Input 
from keras.models import Model 
from keras.optimizers import Nadam 
from keras.losses import mean_absolute_error 
from keras.activations import relu 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
import gym 

state_size = [100, 84, 84, 4] 

input_tensor = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=state_size) 

inputL = Input(tensor=input_tensor) 
h1 = Convolution2D(filters=32, kernel_size=(5,5), strides=(4,4), activation=relu) (inputL) 
h2 = Convolution2D(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=(2,2), activation=relu) (h1) 
h3 = Convolution2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation=relu) (h2) 
h4 = Dense(512, activation=relu) (h3) 
out = Dense(18) (h4) 

model = Model(inputL, out) 

opt = Nadam() 


disc_rate=0.99 

sess = tf.Session() 
dummy_input = np.ones(shape=state_size) 

model.compile(opt, mean_absolute_error) 

writer = tf.summary.FileWriter('./my_graph', sess.graph) 
writer.close() 

print(out) 

print(model.predict({input_tensor: dummy_input})) 

、ちょうど値） - 同じ例外。しかし、モデルを次のように動作させることができます：

print(sess.run(model.output, {input_tensor: dummy_input })) 

通常のKeras予測方法を使用する方法はありますか？

Answer 1

次の作品は（私たちは、グローバル変数を初期化する必要があります）：

sess.run(tf.global_variables_initializer()) # initialize 
print(sess.run([model.output], feed_dict={input_tensor: dummy_input}))