Machine learning 图形中没有名为[input]的操作；微调/重新训练接收V1 slim模型时出错

我试图在这里根据我自己的数据对接收v1模型进行微调/再培训。我能够

使用将图像数据转换为TFR格式数据

将转换后的数据传递到

根据上面的脚本文件，在中完成培训和评估，我在此附上日志

INFO:tensorflow:global step 1000: loss = 0.1833 (20.37 sec/step) INFO:tensorflow:Stopping Training. 
INFO:tensorflow:Finished training! Saving model to disk. INFO:tensorflow:Scale of 0 disables regularizer. 
WARNING:tensorflow:From eval_image_classifier.py:157: streaming_recall_at_k (from tensorflow.contrib.metrics.python.ops.metric_ops) is deprecated and will be removed after 2016-11-08. Instructions for updating: Please use streaming_sparse_recall_at_k, and reshape labels from [batch_size] to [batch_size, 1]. 
    INFO:tensorflow:Evaluating /tmp/flowers-models/inception_v1/all/model.ckpt-1000 
    INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2017-04-26-14:59:28 INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/flowers-models/inception_v1/all/model.ckpt-1000 
    INFO:tensorflow:Evaluation [1/4] 
    INFO:tensorflow:Evaluation [2/4] 
    INFO:tensorflow:Evaluation [3/4] 
    INFO:tensorflow:Evaluation [4/4] 
    2017-04-26 20:30:23.505265: I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/Recall_5[1] 
    2017-04-26 20:30:23.505420: I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/Accuracy[1] 
    INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2017-04-26-15:00:23

4.培训过程中产生了许多检查点，两个graph.pbtxt文件。我在冻结工具中使用了最新的检查点和graph.pbtxt文件，并生成了一个.pb文件，根据讨论，我使用了以下参数

--输入_graph=/../../graph.pbtxt

--输出节点名称=接收v1/Logits/Predictions/Softmax

现在我尝试在tensorflow演示应用程序中使用.pb文件，对tensorflow演示android应用程序中的classifieractivity.java进行了一些更改，它向我显示了一个错误

图形中没有名为[input]的操作

以下是我对ClassifierActivity.java所做的更改

私有静态最终整数输入_SIZE=224；//224//299

私有静态最终整型图像_-MEAN=117；//117//128

私有静态最终浮点映像_STD=1；//1//128

私有静态最终字符串输入\u NAME=“INPUT”//INPUT

私有静态最终字符串输出\u NAME=“InceptionV1/Logits/Predictions/Softmax”；//输出

私有静态最终字符串模型_文件=”file:///android_asset/frozen_1000_graph.pb“；//tensorflow_inception_图

私有静态最终字符串标签_文件=”file:///android_asset/labels.txt“；//imagenet_comp_graph_label_string”

正如上面讨论链接中所建议的，我在冻结的_1000_graph.pb上尝试了Summary graph工具，得到了以下输出

未发现输入。未发现变量。发现1个可能的输出： 找到（name=InceptionV1/Logits/Predictions/Softmax，op=Softmax） 5598451（5.60M）常数参数、0（0）可变参数和114 使用的控制类型：472常量、230 Mul、173 Add、172 Sub、116 恒等式，114求和，58重塑，58 Conv2D，57 Rsqrt，57 Relu，57 倒数，57平方，57平方差，57平均值，57梯度， 13个MaxPool，9个ConcatV2，1个挤压，1个随机均匀，1个Softmax，1个 RealDiv，1个QueueDequeueV2，1层，1个FIFOQueueV2，1个BiasAdd，1个 AvgPool

请帮助我了解，我如何解决此问题

是创建网络的输入，因此如果您可以添加

---

images=tf.identity（images，name='Inputs'）来命名网络的张量。

链接已断开固定断开link@SergioGuadarrama，我不知道如何命名网络。我正在使用tensorflow作为react native，我得到了相同的错误，但我不知道如何修复它。