テンソルフローメタグラフの入力プレースホルダの形状をリセットする

Question

テンソルフローでニューラルネットワークを訓練しました。トレーニングの際には、バッチサイズ20の入力プレースホルダの形状を明示的に定義しました。これは[20,224,224,3]です。私はネットワークのsplitレイヤーで、バッチサイズがNoneであるため、バッチサイズを明示的に定義しました。 1つの画像に対して推論を行えるように推論時に入力プレースホルダの形状を変更できる方法はありますか？

Answer 1

保存されたチェックポイントの* .metaファイルがある場合は、入力をグラフにリセットできます。

# Set the correct data type and shape; shape can be (None, 224, 224, 3) also 
new_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, 224, 224, 3), name='inputs_new_name') 
# here you need to state the name of the placeholder you used in your original input placeholder 

saver = tf.import_graph_def(path/to/.meta, input_map={"original_inputs_placeholder_name:0": new_placeholder}) 
saver.restore(/path/to/your_checkpoint)