TensorFlow：张量是不是该图

Question

#file for inputing the data for testing 
from scipy import ndimage 
image_file='test.png' 
image_data = ndimage.imread(image_file).astype(float) 
image_data = image_data.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32) 
rst = tf.Graph() 
with rst.as_default(): 
    result = tf.matmul(image_data, weights) + biases 
    picko=tf.nn.softmax(result) 
with tf.Session(graph=rst) as rsts: 
    tf.global_variables_initializer().run() 
    predictions = rsts.run([picko]) 

的元素在运行上面的代码我得到下面的错误。请给我建议的解决方案我无法手动解决它。

ValueError异常：取参数不能被解释为张量。 （张量张量（ “Softmax_4：0”，形状=（1，10），D型细胞= FLOAT32）不是该曲线图的一个要素）

Answer 1

尝试此代码。

的主要区别是，整个代码使用默认图形和没有它使用创建的曲线图。

#file for inputing the data for testing 
from scipy import ndimage 
image_file = 'test.png' 
image_data = ndimage.imread(image_file).astype(float) 
image_data = image_data.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32)  
result = tf.matmul(image_data, weights) + biases 
picko = tf.nn.softmax(result) 
with tf.Session() as rsts: 
    tf.global_variables_initializer().run() 
    predictions = rsts.run([picko])