从 Tensorflow 的文档来看，似乎有大量使用 Tensorflow 模型“运行”、服务、测试和预测的选项。我制作了一个与 MNIST 非常相似的模型，它输出图像的分布。 对于初学者来说，拍摄一张或多张图像并将其发送到模型并获得输出预测的最简单方法是什么？这主要用于实验目的。抱歉，如果这太多余了，但我所有的研究都让我找到了很多不同的方法来做到这一点，并且文档并没有真正提供有关不同方法的优缺点的任何信息。谢谢
最佳答案
我猜您正在使用占位符作为模型输入，然后使用 feed_dict 将值输入到模型中。
如果是这种情况，最简单的方法是在训练好模型后使用 tf.saver 保存它。然后你可以有一个测试脚本，你可以在其中恢复你的模型，然后在你的输出变量上使用你想要的输入的 feed_dict 进行 sess.run 。
关于tensorflow - 寻求有关 "running"Tensorflow 模型的说明，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48723063/