Как использовать keras model.predict с вводом заполнителей?

Question

Я пытаюсь передать метод предсказания keras с помощью заполнителей tf, предоставляя реальные данные позже.

Я делаю z = model.predict(x*y, steps=1), где x и y - tf-заполнители.

Затем я делаю sess.run(tf.variables_initializer([z], feed_dict = {x: <x>, y: <y>})), где <x> и <y> - это пустые массивы.

НоЯ получаю сообщение об ошибке: Неверный аргумент: вы должны передать значение для тензора-заполнителя 'Placeholder' с плавающей запятой и формой dtype [1,1024,1024,3] [[{{node Placeholder}}]]

Дондействительно не понимаю - где я должен кормить заполнителей со значениями?

Answer 1

model.predict() выполняет фактический прогноз. Вы не можете прогнозировать местозаполнители, вам нужно передать этой функции реальные данные. Если вы явно передаете его None для входных данных, то модель должна быть создана с существующим (ыми) тензором (ами) данных , и она все еще является тем, что выполняет фактическое предсказание .

Обычно, когда модель создается, она имеет тензоры-заполнители для ввода и вывода. Тем не менее, у вас есть возможность дать ему реальные тензоры вместо заполнителей. Смотрите пример этого здесь . В этом случае, и только в этом случае, вы можете использовать подбор, прогнозирование или оценку без подачи данных. Единственная причина, по которой вы можете это сделать, заключается в том, что данные уже существуют .