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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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unsolved reference input_imageのエラー

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投稿2017/04/20 01:36

unsolved reference input_imageとエラーがでました。
現在、以下のサイトを見て勉強しています。
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0204

predictions = sess.run([top_k_op], feed_dict={ input_image: image.image, label_placeholder:image.label } )

の部分のunsolved reference input_imageがないと言われているのはわかるのですが、どのように指定すればいいのか分かりません。
(初学者かつサイトの通りに書いているので...)
全体には以下のように書きました。

# coding: UTF-8 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import os import time import tensorflow as tf import model as model import numpy as np from reader import Cifar10Reader FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_integer('epoch', 30, "訓練するEpoch数") tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './data/', "訓練データのディレクトリ") tf.app.flags.DEFINE_string('checkpoint_dir', './checkpoints/', "チェックポイントを保存するディレクトリ") filenames = [ os.path.join( FLAGS.data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i) for i in range(1, 6) ] def main(argv=None): global_step = tf.Variable(0,trainable=False) train_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[32, 32, 3], name='input_image') label_placeholder = tf.placeholder(tf.int32,shape=[1],name='label') # (width, height, depth) -> (batch, width, height, depth) image_node = tf.expand_dims(train_placeholder, 0) logits = model.inference(image_node) total_loss = _loss(logits,label_placeholder) train_op = _train(total_loss,global_step) top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits,label_placeholder,1) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables()) total_duration = 0 for epoch in range(1, FLAGS.epoch + 1): start_time = time.time() for file_index in range(5): print('Epoch %d: %s' % (epoch, filenames[file_index])) reader = Cifar10Reader(filenames[file_index]) for index in range(10000): image = reader.read(index) logits_value = sess.run([logits], feed_dict={ train_placeholder: image.byte_array }) _,loss_value = sess.run([train_op,total_loss], feed_dict={ train_placeholder: image.byte_array, label_placeholder: image.label } ) if index % 1000 == 0: print('[%d]: %r' % (image.label, logits_value)) assert not np.isnan(loss_value), \ 'Model diverged with loss = NaN' reader.close() duration = time.time() - start_time total_duration += duration prediction = _eval(sess,top_k_op,train_placeholder,label_placeholder) print('epoch %d duration = %d sec' % (epoch, duration)) tf.train.SummaryWriter(FLAGS.checkpoint_dir, sess.graph) print('Total duration = %d sec' % total_duration) def _eval(sess,top_k_op,train_placeholder,label_placeholder): if not FLAGS.test_data: return np.nan image_reader = Cifar10Reader(FLAGS.test_data) true_count = 0 for index in range(10000): image = image_reader.read(index) predictions = sess.run([top_k_op], feed_dict={ input_image: image.image, label_placeholder:image.label } ) true_count += np.sum(predictions) image_reader.close() if __name__ == '__main__': tf.app.run()

placeholder の指定がないことをエラーで出しているのでしょうか?
でも、 label_placeholder はmain メソッドの中でしか書いていないのでそれは問題ないのでしょうか?
どう直せばよいのでしょうか?

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