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你这都没有读取到图片，则么转成tostring，找到读取图片那的路径看对不对

> > 你这都没有读取到图片，则么转成tostring，找到读取图片那的路径看对不对 > > 十分感谢，确实是图像的路径不对，已经找到错误成功调出来了。就是运行的速度有点慢。 兄弟 可以

> 您好，我尝试将pnet的ckpt文件固化成pb文件，但是一直失败，不知道是我的输入张量有问题，还是输出节点有问题？ > 输入张量为：image = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("input_image:0") > 这个输入张量的格式是[256, 12, 12, 3]，但是我的图片肯定是任意大小的，怎么改？ > > 输出节点为：output_node_names='Squeeze,Squeeze_1' 你把出现的问题给我看一下，你输入节点没有问题，我输出节点是 out_node_names = ['cls_fc/Softmax','bbox_fc/BiasAdd']

> > > > 您好，我尝试将pnet的ckpt文件固化成pb文件，但是一直失败，不知道是我的输入张量有问题，还是输出节点有问题？ > > > > 输入张量为：image = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("input_image:0") > > > > 这个输入张量的格式是[256, 12, 12, 3]，但是我的图片肯定是任意大小的，怎么改？ > > > > 输出节点为：output_node_names='Squeeze,Squeeze_1' > > > > >...

你好,我训练完模型之后,将meta文件,固话成pb文件时,做c++调用,pnet模型由于固定了输入图片的batchsize和大小,导致不能输入任意其他大小的图片,我尝试将输入改为(None, None, None, 3) ,但是出现计算分类损失时需要这个batchsize大小,所以我在定义的时候这个batchsize就不能为空,但我必须这样定义(None, None, None, 3),我的后续pb模型才能输入一张任意大小的图片.

它已经给你限制好了 Rnet,Onet阶段 从record数据中取正样本1 部分样本1 负样本3,你看训练阶段读取数据那部分就知道了

是的我也遇到这样的问题 ，按照你的方式可以解决