无法将 feed_dict 键解释为张量答案

【问题标题】：Cannot interpret feed_dict key as Tensor无法将 feed_dict 键解释为张量
【发布时间】：2018-11-14 18:37:38
【问题描述】：

我有一个名为“enqueue_ops”的占位符列表和一个名为“feed_fns”的方法列表，每个方法都返回一个 feed_dict。

我的图表的队列运行器定义为：

queue_runner = feeding_queue_runner.FeedingQueueRunner(
            queue=queue, enqueue_ops=enqueue_ops,
            feed_fns=feed_fns)

但是我得到了一个错误

TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: The name 'face_detection/x1' refers to an Operation, not a Tensor. Tensor names must be of the form "<op_name>:<output_index>".

但是为什么他们查看我的 feed_dict 键，而我的 feed_dict 值是他们不想查看的张量？

谢谢！！！

【问题讨论】：

您应该添加引发错误的代码，但似乎您需要在张量名称的末尾添加“:0”，例如"face_detection/x1:0"

标签： tensorflow

【解决方案1】：

在 tensorflow 中，如果你想恢复一个图并使用它，在保存图之前你应该给你想要的变量、占位符、操作等一个唯一的名称。

示例见下文。

W = tf.Variable(0.1, name='W')
X = tf.placeholder(tf.float32, (None, 2), name='X')
mult = tf.multiply(W,X,name='mult')

然后，保存图表后，您可以按如下方式恢复和使用它。请记住将张量与引号捆绑在一起。如果您要查找张量的值，请在张量名称的末尾添加：0，因为 tensorflow 要求它采用“op_name:output_index”格式。

with tf.Session() as sess:
    new_saver = tf.train.import_meta_graph('your_model.meta')
    new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
    print(sess.run('mult:0', feed_dict={'X:0': [[1,4],[2,9]]}))

【讨论】：