大体上程序如下:a=tf.placeholder(dtype=tf.float64,shape=[1,224,224,3])b=model.predict(a)sess.run(b,feed_dict={a:reader.load_img("./data/dog.jpg")})总会报错:b=model.predi...

大体上程序如下:

a = tf.placeholder(dtype=tf.float64,shape=[1,224,224,3])

b = model.predict(a)

sess.run(b,feed_dict={a : reader.load_img("./data/dog.jpg")})

总会报错:

b = model.predict(a)

File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1783, in predict

verbose=verbose, steps=steps)

File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1290, in _predict_loop

batches = _make_batches(num_samples, batch_size)

File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 383, in _make_batches

num_batches = int(np.ceil(size / float(batch_size)))

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'Dimension' and 'float'

其实我想知道的就是如何将普通函数转化成tensorflow的计算图

已经找到答案了

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