TensorFlow：张量不是该图的元素

Question

#file for inputing the data for testing
from scipy import ndimage
image_file='test.png'
image_data = ndimage.imread(image_file).astype(float) 
image_data = image_data.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32)
rst = tf.Graph()
with rst.as_default():
     result = tf.matmul(image_data, weights) + biases
     picko=tf.nn.softmax(result)
with tf.Session(graph=rst) as rsts:
     tf.global_variables_initializer().run()
     predictions = rsts.run([picko])

运行上述代码时出现以下错误。请建议我一个我无法手动解决的解决方案。

ValueError: Fetch 参数不能解释为张量。 （Tensor Tensor("Softmax_4:0", shape=(1, 10), dtype=float32) 不是这个图的元素。）

Answer 1

试试这个代码。

主要区别在于整个代码使用默认图，没有一个使用创建的图。

#file for inputing the data for testing
from scipy import ndimage
image_file = 'test.png'
image_data = ndimage.imread(image_file).astype(float) 
image_data = image_data.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32)    
result = tf.matmul(image_data, weights) + biases
picko = tf.nn.softmax(result)
with tf.Session() as rsts:
     tf.global_variables_initializer().run()
     predictions = rsts.run([picko])