本文逻辑：
1. 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。
2. 处理我们下载的图片
3. 加载模型
4. 将图片输入模型进行检验

代码如下：

#coding=utf-8  import tensorflow as tf from PIL import Image  import matplotlib.pyplot as pltimport input_data import numpy as npimport modelimport os #从指定目录中选取一张图片 def get_one_image(train):     files = os.listdir(train)    n = len(files)    ind = np.random.randint(0,n)    img_dir = os.path.join(train,files[ind])      image = Image.open(img_dir)      plt.imshow(image)    plt.show()    image = image.resize([208, 208])      image = np.array(image)    return image  def evaluate_one_image():      #存放的是我从百度下载的猫狗图片路径    train = '/Users/yangyibo/GitWork/pythonLean/AI/猫狗识别/testImg/'     image_array = get_one_image(train)      with tf.Graph().as_default():          BATCH_SIZE = 1  # 因为只读取一副图片 所以batch 设置为1        N_CLASSES = 2  # 2个输出神经元，［1，0］ 或者 ［0，1］猫和狗的概率        # 转化图片格式        image = tf.cast(image_array, tf.float32)          # 图片标准化        image = tf.image.per_image_standardization(image)        # 图片原来是三维的 [208, 208, 3] 重新定义图片形状 改为一个4D  四维的 tensor        image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])          logit = model.inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)          # 因为 inference 的返回没有用激活函数，所以在这里对结果用softmax 激活        logit = tf.nn.softmax(logit)          # 用最原始的输入数据的方式向模型输入数据 placeholder        x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3])          # 我门存放模型的路径        logs_train_dir = '/Users/yangyibo/GitWork/pythonLean/AI/猫狗识别/saveNet/'           # 定义saver         saver = tf.train.Saver()          with tf.Session() as sess:              print("从指定的路径中加载模型。。。。")            # 将模型加载到sess 中             ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir)              if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:                  global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]                  saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)                  print('模型加载成功, 训练的步数为 %s' % global_step)              else:                  print('模型加载失败，，，文件没有找到')              # 将图片输入到模型计算            prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})            # 获取输出结果中最大概率的索引            max_index = np.argmax(prediction)              if max_index==0:                  print('猫的概率 %.6f' %prediction[:, 0])              else:                  print('狗的概率 %.6f' %prediction[:, 1]) # 测试evaluate_one_image()

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/Users/yangyibo/GitWork/pythonLean/AI/猫狗识别/testImg/ 存放的是我从百度下载的猫狗图片

执行结果：
因为从testimg 中选取图片是随机的，所以每次执行的结果不同

从指定的路径中加载模型。。。。模型加载成功, 训练的步数为 11999狗的概率 0.964047[Finished in 6.8s]

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代码地址：https://github.com/527515025/My-TensorFlow-tutorials/blob/master/%E7%8C%AB%E7%8B%97%E8%AF%86%E5%88%AB/evaluateCatOrDog.py

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【转载】 https://blog.csdn.net/u012373815/article/details/79222121

奈斯