问在Tensorflow Deeplab上评估不同大小的图像

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我正在尝试创建一个评估图像的服务。为了提高性能，我尝试在所有图像上使用相同的网络。我使用inference.py作为起点(https://github.com/hellochick/Indoor-segmentation/blob/master/inference.py)，并将net变量移至全局作用域，将其更改为：

img_ph = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None, None, None, 3])
net = DeepLabResNetModel({'data': img_ph}, is_training=False, num_classes=NUM_CLASSES)

但是当我评估一个图像时，我得到了以下错误：

输出文件"\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py"，第5573行，在_assert_same_graph original_item中)) ValueError: Tensor("strided_slice:0"，shape=(2，)，dtype=int32)必须来自与张量相同的图形(“fc_out/Conv2D:0”，shape=(?，27)，dtype=float32)。

它在装有Python3的Windows服务器上运行。

谢谢你的指点。