InvalidArgumentError: Вы должны передать значение для тензора-заполнителя 'Placeholder' с помощью dtype bool ... [[precision / precision_var / _3191]]

Question

Я обучил модель сжатия и возбуждения сверточной нейронной сети с помощью MNIST DataSet.Я сохранил обученную модель в папке.

Для использования обученной модели в производстве я восстановил ее и попытался предсказать новые данные, но получаю следующее сообщение об ошибке.

tenorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Необходимо передать значение для тензора-заполнителя 'Placeholder' с помощью dtype bool [[{{node Placeholder}}]] [[precision / precision_var / _3191]]

Код восстановления модели:

import tensorflow as tf
from cifar10 import *

init_learning_rate = 0.1
train_x, train_y, test_x, test_y = prepare_data()
train_x, test_x = color_preprocessing(train_x, test_x)
tf.reset_default_graph()
saver = tf.train.import_meta_graph("./model/ResNeXt.ckpt.meta")

with tf.Session() as sess:
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./model')
    if ckpt and tf.train.checkpoint_exists(ckpt.model_checkpoint_path):
        saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
        graph = tf.get_default_graph()

        for n in graph.as_graph_def().node:
            print(n.name)

        cost = graph.get_tensor_by_name("cost_reduce_mean:0")
        accuracy = graph.get_tensor_by_name("accuracy/accuracy_var:0")

        test_batch_x = test_x[0: 1000]
        test_batch_y = test_y[0: 1000]

        x = graph.get_tensor_by_name("placeholder_x_input:0")
        label = graph.get_tensor_by_name("placeholder_label_input:0")

        training_flag = tf.placeholder(tf.bool, name='tr_fg_99999')
        learning_rate = tf.placeholder(tf.float32, name='learning_rate_99999')

        test_feed_dict = {x: test_batch_x,label: test_batch_y,learning_rate: 0.1,training_flag: False}
        loss_, acc_ = sess.run([cost, accuracy], feed_dict=test_feed_dict)
        total_acc = acc_

После выполнения строки - loss_, acc_ = sess.run([cost, accuracy], feed_dict=test_feed_dict) выдает ошибку.