Я пытаюсь выполнить логический вывод, используя сохраненную модель SqueezeNet из официальных документов Tensorflow lite. Мне необходимо передать тензор ввода и вывода из модели, как показано в коде ниже.Входной тензор для этой модели имеет shape (), и он не принимает изображения формы (224, 224, 3).Каждая другая модель имеет определенный входной и выходной тензор.Я что-то упускаю для SqueezeNet?
Вот фрагмент кода:
with tf.Session() as sess:
with gfile.FastGFile(path,'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
sess.graph.as_default()
tf.import_graph_def(graph_def, name='')
for op in sess.graph.get_operations():
#print("Operation Name :",op.name) # Operation nam
print("Tensor Stats :",str(op.values())) # Tensor namE
l_input = sess.graph.get_tensor_by_name('ArgMax/dimension:0')
print(l_input)
l_output = sess.graph.get_tensor_by_name('ArgMax:0')
print(l_output)
tf.global_variables_initializer()
Session_out = sess.run( l_output, feed_dict = {l_input : img} )
print(Session_out)
print(np.argmax(Session_out))
Вот имена тензоров для SqueezeNet: Имена тензоров для SqueezeNet
Вот имена тензоров для другой модели MobileNet, которая имеет определенный входной тензор: Имена тензорных для MobileNet