【问题标题】：DecodeJpeg / Content: 0 'refers to a tensor that does not existDecodeJpeg / Content: 0 '指的是不存在的张量
【发布时间】：2019-03-18 02:13:26
【问题描述】：
按照 Siraj Raval 的教程视频中的方法在 tensorflow 上重新训练我的模型后
https://www.youtube.com/watch?v=QfNvhPx5Px8
当我最终测试我的测试图像时遇到了以下错误，但它产生了两个错误，如屏幕截图所示
有两个错误，一个 Type 和一个 Key 错误，它们的根本原因可能都是 DecodeJpeg/Contents: 0
如果有人可以向我解释错误并给出解决方案，那将非常有帮助。
【问题讨论】：
标签：
python
docker
tensorflow
machine-learning
classification
【解决方案1】：
DecodeJpeg/Contents:0 应该是一个张量，并且您想向它提供数据，因此您将其视为输入。问题是它不存在，这可能意味着你在命名上犯了一个小错误。
在 sess.run(something, {"DecodeJpeg/Contents:0": something})
之前运行它
tf.summary.FileWriter("name_of_a_folder", sess.graph)
这将在该文件夹中生成一个日志文件。然后在cli中运行：
tensorboard --log_dir /name/to/that/folder/
并在 cli 中提供的链接上打开浏览器，现在您可以看到图形并检查张量的真实名称。如果您仍有问题，请随时分享图表图像，或提问。