Как исправить ошибки, связанные с вводом при использовании предварительно обученного inception_v4 для классификации изображений

Question

я последовал за этим проектом, который использует ineption_v3 и изменил код retrain.py для работы с inception_v4. this является ссылкой на мой проект.Мне удалось переучить модель должным образом, и у нее тоже была очень хорошая точность.Тестирование в том же коде работает нормально.

Когда я пытался использовать для тестирования код test.py, я не мог заставить этот код работать с новой моделью.Модель v3 использовала тензор под названием decodeJpeg для ввода изображения.Теперь я попробовал много вещей, таких как использование тензора inputImage, добавить тензор decodejpeg, как это делалось в retrain.py, и вместо изображения попытался ввести узкое место.но ничего не работает.

это может занять много времени для просмотра кодов .. но если вы можете, пожалуйста, посмотрите.Я перепробовал все, и я не могу заставить его работать ... что я, наконец, хочу сделать, это использовать этот test.py, чтобы создать код, который может сделать прогноз, если эта предварительно обученная модель.

код, где я добавил inception_v4.добавил эту часть кода в функцию с именем create_model_info в retrain.py по этой ссылке, чтобы загрузить модель, поставляемую с файлом .ckpt.поэтому я скачал файл .pb отдельно и скопировал его в этот каталог

if architecture == 'inception_v4':
    # pylint: disable=line-too-long
    data_url = 'http://download.tensorflow.org/models/inception_v4_2016_09_09.tar.gz'
    # pylint: enable=line-too-long
    bottleneck_tensor_name = 'InceptionV4/Logits/Logits/MatMul:0'
    bottleneck_tensor_size = 1001
    input_width = 299
    input_height = 299
    input_depth = 3
    resized_input_tensor_name = 'InputImage:0'
    model_file_name = 'inception_v4.pb'
    input_mean = 128
    input_std = 128

Я не думаю, что просмотр файла test.py, который я изменил, поможет вам. Поэтому, если вы можете попробоватьчтобы помочь мне исправить исходный код test.py для работы с новой моделью.

я тоже раньше спрашивал что-то, связанное с этим здесь . Не думаю, что объяснил это достаточно яснотак что .. я спрашиваю снова.

Большое спасибо ....