今天在测试一个模型的时候遇到了下面的问题，在网上没找到解决方法，说一下解决思路。
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'input_1_1' with dtype float and shape [?,224,224,3] [[Node: input_1_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,224,224,3], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]

1、验证输入

错误信息给的提示很明显，输入不对。首先查了一下输入的shape和dtype，因为是测试，输入[1,224,224,3]，元素类型float32。没问题呀！次奥，错误信息没用了。

2、验证网络结构

查看你的预测和训练网络结构是否一样，不仅仅是大小，包括卷积类型"same'和"valid"也要一致，因为用的是pb模型，肯定不是这个原因。当然我在找原因的时候也是直接不考虑这个原因，不过网上貌似有人是这个原因。

3、是否多模型结合

如果不是前面两个原因，百分之九十这个原因了。你的模型是不是含有多个模型？tensorflow、keras在多个模型存在情况下可能会造成graph冲突报错。换句话说就是，大家都在一个graph里面混乱了，因为之前遇到过这种问题，但是错误信息不一样，在排除第一种情况以后，内心里面已经在猜测是这个原因了。然后把两个模型单独测试，果然都没问题。找到原因了。

4、解决

既然是graph冲突，那就新建一个graph好了。
如果是pb模型，可以按照下面方法解决：

with tf.Graph().as_default():
    with tf.Session(config=config) as sess:
        with gfile.FastGFile(AngleModelPb, 'rb') as f:
            graph_def = tf.GraphDef()
            graph_def.ParseFromString(f.read())
            tf.import_graph_def(graph_def, name='')

如果是keras、tensorflow其他模型，可以直接在session.run之前获取默认graph即可：

graph = tf.get_default_graph()
......
with graph.as_default():
    sess.run()

总之，解决思路就是把graph隔离。