Machine learning 参考问题-->；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
这个问题是关于你的 我也面临同样的问题，但无法理解所指出的解决方案。 应该在哪里添加：images=tf.identity（images，name='Inputs'） 它对网络有何影响？它如何与以前接受过再培训的网络相联系 请帮助解决此错误Machine learning 参考问题-->；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,machine-learning,tensorflow,protocol-buffers,models,Machine Learning,Tensorflow,Protocol Buffers,Models,这个问题是关于你的 我也面临同样的问题，但无法理解所指出的解决方案。 应该在哪里添加：images=tf.identity（images，name='Inputs'） 它对网络有何影响？它如何与以前接受过再培训的网络相联系 请帮助解决此错误 由于信誉度低，我没有在这里添加任何评论。为了清楚起见，你能引用链接问题和答案中最相关的部分吗？在问题中，正如解决方案所述—“这是创建的网络的输入，因此如果你能添加images=tf.identity（images，name='Inputs'）来命名网络的张量
由于信誉度低，我没有在这里添加任何评论。为了清楚起见，你能引用链接问题和答案中最相关的部分吗？在问题中，正如解决方案所述—“这是创建的网络的输入，因此如果你能添加images=tf.identity（images，name='Inputs'）来命名网络的张量”现在还不清楚在哪里添加代码：images=tf.identity（images，name='Inputs'）。它是如何解决问题的？原因是什么？为了清楚起见，你能引用链接问题和答案中最相关的部分吗？在问题中，正如解决方案所述——“这是创建的网络输入，因此如果你可以添加images=tf.identity（images，name='Inputs'）来命名网络张量”现在还不清楚在哪里添加代码：images=tf.identity（images，name='Inputs'）。它是如何解决问题的？原因是什么？