TensorFlow：保存されたmodel.ckptファイルをロードした後、TensorFlowでsess.run（）を使用して予測する最初のパラメータは何ですか？

Question

TensorFlowと機械学習の初心者です。私は2つのオブジェクトをカップとpendrive（jpeg画像）に分類しようとしています。私は訓練を受けて、model.ckptを正常にエクスポートしました。今私は画像の予測のために保存されたmodel.ckptを復元しようとしています。

with tf.Session() as sess: 
    saver.restore(sess, "./model.ckpt") 
    print "...Model Loaded..." 
    x_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, IMAGE_SIZE , IMAGE_SIZE , IMAGE_CHANNELS]) 
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, NUM_CLASSES]) 
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 

    init = tf.initialize_all_variables() 

    sess.run(init) 
    my_classification = sess.run(___________ , feed_dict={x_:image}) 
    print 'Neural Network predicted', my_classification[0], "for your image" 

上記のスクリプトでは、sess.run（）の最初のパラメータとして何を使用する必要がありますか？私は多くのstackoverflowとgithubの記事を読んだが、私の場合にはうまくいく解決策は見つからなかった。 TensorFlowのドキュメントもあまり明確ではありません。あなたの変数値はsaver.restoreを通じて（VAR名で）復元されながら

は）（、TensorFlowで事前

Answer 1

にありがとう、あなたはまだ、グラフを再構築する必要があります。あなたがそれを実行する方法は、あなたが訓練したのと同じ方法ですが、あなたはラベルが入力されておらず、ループを通して訓練する必要もありません。代わりに、機能を一度フィードして予測を取得します。