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以下是在优化过程中尝试使用输入图像作为训练变量的代码。它从 keras 模型开始，并将其转换为 tensorflow 模型。该张量流模型以张量作为输入，并尝试使用输入张量作为可训练变量来优化成本函数。

错误是：

NotImplementedError: ('试图更新张量', )

原因是输入张量不是变量。问题是如何使输入图像可训练或将张量转换为 tf.variable。帮助表示赞赏：

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential, load_model, Model
from keras import backend as K
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
import os
from tensorflow.python.framework import graph_util
from tensorflow.python.framework import graph_io

n_classes = 10

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(784,)))
model.add(Activation('relu'))                            
model.add(Dense(n_classes, name='logits'))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'],  optimizer='adam')

# Write the graph in binary .pb file
outdir = "model4_tf"
try:
    os.mkdir(outdir )
except:
    pass


prefix = "simple_nn" 
name = 'output_graph.pb' …

我可以安装一个特定的文件。在同一命令中使用通配符时，它会抱怨该文件不存在。

这是一个有效的

install(FILES  ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/libproduction_rdict.pcm DESTINATION ${LIBRARY_OUTPUT_PATH})

这是一个不工作的

install(FILES  ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/*_rdict.pcm DESTINATION ${LIBRARY_OUTPUT_PATH})

错误信息是：

-- Install configuration: ""
CMake Error at Source/cmake_install.cmake:49 (file):
  file INSTALL cannot find
  "/home/wxie/AI/CUDA/cuda_exmaple/example_2/Build/Source/*_rdict.pcm".
Call Stack (most recent call first):
  cmake_install.cmake:42 (include)