【发布时间】：2016-12-01 19:38:24
【问题描述】：
我已经下载了一个实现 VGG16 ConvNet 的 tensorflow GraphDef，我用它来做这个：
Pl['images'] = tf.placeholder(tf.float32,
[None, 448, 448, 3],
name="images") #batch x width x height x channels
with open("tensorflow-vgg16/vgg16.tfmodel", mode='rb') as f:
fileContent = f.read()
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(fileContent)
tf.import_graph_def(graph_def, input_map={"images": Pl['images']})
此外，我的图像特征与"import/pool5/" 的输出是同质的。
如何告诉我的图表不想使用他的输入"images"，而是使用张量"import/pool5/" 作为输入？
谢谢！
编辑
好吧，我意识到我不是很清楚。情况如下：
我正在尝试使用this implementation 的 ROI 池，使用预先训练的 VGG16，我有 GraphDef 格式。所以这就是我所做的：
首先，我加载模型：
tf.reset_default_graph()
with open("tensorflow-vgg16/vgg16.tfmodel",
mode='rb') as f:
fileContent = f.read()
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(fileContent)
graph = tf.get_default_graph()
然后，我创建占位符
images = tf.placeholder(tf.float32,
[None, 448, 448, 3],
name="images") #batch x width x height x channels
boxes = tf.placeholder(tf.float32,
[None,5], # 5 = [batch_id,x1,y1,x2,y2]
name = "boxes")
我将图的第一部分的输出定义为 conv5_3/Relu
tf.import_graph_def(graph_def,
input_map={'images':images})
out_tensor = graph.get_tensor_by_name("import/conv5_3/Relu:0")
所以，out_tensor 的形状是 [None,14,14,512]
然后，我进行 ROI 池化：
[out_pool,argmax] = module.roi_pool(out_tensor,
boxes,
7,7,1.0/1)
使用out_pool.shape = N_Boxes_in_batch x 7 x 7 x 512，与pool5 同构。然后我想将out_pool 作为输入到紧跟在pool5 之后的操作，所以它看起来像
tf.import_graph_def(graph.as_graph_def(),
input_map={'import/pool5':out_pool})
但它不起作用，我有这个错误：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-89-527398d7344b> in <module>()
5
6 tf.import_graph_def(graph.as_graph_def(),
----> 7 input_map={'import/pool5':out_pool})
8
9 final_out = graph.get_tensor_by_name("import/Relu_1:0")
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/importer.py in import_graph_def(graph_def, input_map, return_elements, name, op_dict)
333 # NOTE(mrry): If the graph contains a cycle, the full shape information
334 # may not be available for this op's inputs.
--> 335 ops.set_shapes_for_outputs(op)
336
337 # Apply device functions for this op.
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py in set_shapes_for_outputs(op)
1610 raise RuntimeError("No shape function registered for standard op: %s"
1611 % op.type)
-> 1612 shapes = shape_func(op)
1613 if len(op.outputs) != len(shapes):
1614 raise RuntimeError(
/home/hbenyounes/vqa/roi_pooling_op_grad.py in _roi_pool_shape(op)
13 channels = dims_data[3]
14 print(op.inputs[1].name, op.inputs[1].get_shape())
---> 15 dims_rois = op.inputs[1].get_shape().as_list()
16 num_rois = dims_rois[0]
17
/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py in as_list(self)
745 A list of integers or None for each dimension.
746 """
--> 747 return [dim.value for dim in self._dims]
748
749 def as_proto(self):
TypeError: 'NoneType' object is not iterable
有什么线索吗？
【问题讨论】：
-
input_map可以在图中任意输入名称。我会打印出 graph_def 以找出池输出的确切名称 -
如果我理解你的问题，你有一个操作，例如： y=tf.mul(x,W) 并且你想将其输入 x 修改为来自另一个网络的另一个张量 xprime ？跨度>
标签： graph tensorflow subgraph