keras 모델에 특정 텐서를 올바르게 공급하는 방법

Question

표준 텐서 흐름 연산의 일부로 Keras 모델을 사용할 수 있도록 입력에 특정 자리 표시자를 사용하여 모델을 만듭니다.

model.predict을하려고 할 때

그러나, 나는 오류 얻을 :

InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder' with dtype float and shape [100,84,84,4] 
[[Node: Placeholder = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[100,84,84,4], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]()]] 

내 코드는 아래와 같습니다 :

from keras.layers import Convolution2D, Dense, Input 
from keras.models import Model 
from keras.optimizers import Nadam 
from keras.losses import mean_absolute_error 
from keras.activations import relu 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
import gym 

state_size = [100, 84, 84, 4] 

input_tensor = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=state_size) 

inputL = Input(tensor=input_tensor) 
h1 = Convolution2D(filters=32, kernel_size=(5,5), strides=(4,4), activation=relu) (inputL) 
h2 = Convolution2D(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=(2,2), activation=relu) (h1) 
h3 = Convolution2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation=relu) (h2) 
h4 = Dense(512, activation=relu) (h3) 
out = Dense(18) (h4) 

model = Model(inputL, out) 

opt = Nadam() 


disc_rate=0.99 

sess = tf.Session() 
dummy_input = np.ones(shape=state_size) 

model.compile(opt, mean_absolute_error) 

writer = tf.summary.FileWriter('./my_graph', sess.graph) 
writer.close() 

print(out) 

print(model.predict({input_tensor: dummy_input})) 

내가 직접 입력을 먹이려고 한을 (아무 사전 , 그냥 값) - 같은 예외. 그러나 다음과 같이 작동하도록 모델을 만들 수 있습니다.

print(sess.run(model.output, {input_tensor: dummy_input })) 

일반적인 Keras 예측 방법을 사용할 수있는 방법이 있습니까?

Answer 1

다음 작품 (우리는 전역 변수를 초기화해야) :

sess.run(tf.global_variables_initializer()) # initialize 
print(sess.run([model.output], feed_dict={input_tensor: dummy_input}))