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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。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
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？