小编Mac*_*hin的帖子

我需要你的帮助，我现在有点陷入困境。

我重新训练了一个分类张量流模型，它给出了非常好的结果。现在我想通过张量流服务来服务它。我设法提供了它，但是当我使用它时，无论输入是什么，它总是给我相同的结果。

我认为导出模型的方式有问题，但我不知道是什么。下面是我的代码。

有人可以帮助我吗？非常感谢大家

这是将我的输入图像转换为 tf 可读对象的函数：

def read_tensor_from_image_file(file_name, input_height=299, input_width=299,
            input_mean=0, input_std=255):
  input_name = "file_reader"
  output_name = "normalized"
  file_reader = tf.read_file(file_name, input_name)
  if file_name.endswith(".png"):
    image_reader = tf.image.decode_png(file_reader, channels = 3,
                                   name='png_reader')
  elif file_name.endswith(".gif"):
image_reader = tf.squeeze(tf.image.decode_gif(file_reader,
                                              name='gif_reader'))
  elif file_name.endswith(".bmp"):
image_reader = tf.image.decode_bmp(file_reader, name='bmp_reader')
  else:
image_reader = tf.image.decode_jpeg(file_reader, channels = 3,
                                    name='jpeg_reader')
  float_caster = tf.cast(image_reader, tf.float32)
  dims_expander = tf.expand_dims(float_caster, 0);
  resized = tf.image.resize_bilinear(dims_expander, [input_height, input_width])
  normalized = tf.divide(tf.subtract(resized, [input_mean]), [input_std])
  sess = tf.Session()
  result = sess.run(normalized)

  return result,normalized

这就是我导出模型的方式：

  # …