Python 使用张量流队列将输入传递给预训练初始模型_Python_Tensorflow_Deep Learning

Python 使用张量流队列将输入传递给预训练初始模型

python tensorflow deep-learning

Python 使用张量流队列将输入传递给预训练初始模型,python,tensorflow,deep-learning,Python,Tensorflow,Deep Learning,我使用张量流中的预训练初始模型进行图像识别。我想使用tf.FIFO将输入传递到初始图我当前将值传递为 input = #numpy array of image softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0') predictions = session.run(softmax_tensor, {'Cast:0': input}) 现在我想在值中使用tf.FIFOfeed，而不是feed dict。我怎么做呢？最

我使用张量流中的预训练初始模型进行图像识别。我想使用

tf.FIFO

将输入传递到初始图

我当前将值传递为

input = #numpy array of image
softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0')
predictions = session.run(softmax_tensor, {'Cast:0': input})

现在我想在值中使用

tf.FIFO

feed，而不是feed dict。我怎么做呢？

最灵活的方法是使用，将旧的权重加载到带有输入队列的新图形中。只要确保变量名是一致的。通常，您可以修改旧的图形生成代码以使用新的输入。

最灵活的方法是使用，将旧的权重加载到带有输入队列的新图形中。只要确保变量名是一致的。通常，您可以修改旧的图形生成代码以使用新的输入