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我正在尝试微调 inception_v3 模型以减少自定义类的数量。我按照示例脚本finetune_inception_v3_on_flowers.sh重新训练模型。重新训练脚本生成的 .data、.meta 和 .index 文件列表。我还可以使用 freeze_graph 实用程序从这些检查点文件中生成 .pb 文件。

我使用以下命令冻结图形

bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph --input_graph=/home/training/tmp/inception_v3/graph.pbtxt --input_checkpoint=/home/training/tmp/inception_v3/model.ckpt-1000 --input_binary=false --output_graph=/home/training/frozen_inception_v3.pb --output_node_names=InceptionV3/Predictions/Reshape_1

在我尝试使用 label_image 实用程序测试我的模型之前，一切似乎都很好。重新训练的模型似乎没有输入层，label_image 实用程序给了我以下错误，

2018-02-14 17:22:31.253014: E tensorflow/examples/label_image/main.cc:349] Running model failed: Not found: FeedInputs: unable to find feed output input

summarise_graph 输出确认相同，它的输出是，

No inputs spotted.
No variables spotted.
Found 1 possible outputs: (name=InceptionV3/Predictions/Reshape_1, op=Reshape)
Found 21992543 (21.99M) const parameters, 0 (0) variable parameters, and 0 control_edges
Op types used: 493 Const, 190 Identity, 95 Conv2D, 94 Relu, 94 FusedBatchNorm, 15 ConcatV2, 10 AvgPool, 4 MaxPool, 2 Add, 2 Mul, 2 Reshape, 1 Floor, 1 FIFOQueueV2, 1 QueueDequeueV2, 1 RandomUniform, 1 RealDiv, 1 BiasAdd, 1 Softmax, 1 Squeeze, 1 Sub

我遇到了类似的问题，但我不太清楚建议的解决方案。我对 ML 和 tensorflow 非常陌生，我也无法对原始问题发表评论。我不确定在哪里可以添加输入层，以便可以在生成的 pb 文件上运行 label_image。非常感谢任何帮助或指示。谢谢你。

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