¿Cómo alimentar el modelo entrenado Cifar10 con mi propia imagen y obtener la etiqueta como salida?

Estoy tratando de usar el modelo entrenado basado en elTutorial de Cifar10 y me gustaría alimentarlo con una imagen externa de 32x32 (jpg o png).
Mi objetivo es poder obtenerla etiqueta como salida. En otras palabras, quiero alimentar a la red con una sola imagen jpeg de tamaño 32 x 32, 3 canales sin etiqueta como entrada y tener el proceso de inferenciaDame eltf.argmax(logits, 1).
Básicamente, me gustaría poder usar el modelo cifar10 entrenado en una imagen externa y ver qué clase escupirá.

He estado tratando de hacer eso basado en el Tutorial Cifar10 y desafortunadamente siempre tengo problemas. especialmente con el concepto de sesión y el concepto de lote.

Cualquier ayuda para hacer eso con Cifar10 sería muy apreciada.

Aquí está el código implementado hasta ahora con problemas de compilación:

#!/usr/bin/env python

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

from datetime import datetime
import math
import time

import tensorflow.python.platform
from tensorflow.python.platform import gfile
import numpy as np
import tensorflow as tf

import cifar10
import cifar10_input
import os
import faultnet_flags
from PIL import Image

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

def evaluate():

  filename_queue = tf.train.string_input_producer(['/home/tensor/.../inputImage.jpg'])

  reader = tf.WholeFileReader()
  key, value = reader.read(filename_queue)

  input_img = tf.image.decode_jpeg(value)

  init_op = tf.initialize_all_variables()

# Problem in here with Graph / session
  with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    for i in range(1): 
      image = input_img.eval()

    print(image.shape)
    Image.fromarray(np.asarray(image)).show()

# Problem in here is that I have only one image as input and have no label and would like to have
# it compatible with the Cifar10 network
    reshaped_image = tf.cast(image, tf.float32)
    height = FLAGS.resized_image_size
    width = FLAGS.resized_image_size
    resized_image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(reshaped_image, width, height)
    float_image = tf.image.per_image_whitening(resized_image)  # reshaped_image
    num_preprocess_threads = 1
    images = tf.train.batch(
      [float_image],
      batch_size=128,
      num_threads=num_preprocess_threads,
      capacity=128)
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

    logits = faultnet.inference(images)

    # Calculate predictions.
    #top_k_predict_op = tf.argmax(logits, 1)

    # print('Current image is: ')
    # print(top_k_predict_op[0])

    # this does not work since there is a problem with the session
    # and the Graph conflicting
    my_classification = sess.run(tf.argmax(logits, 1))

    print ('Predicted ', my_classification[0], " for your input image.")


def main(argv=None):
  evaluate()

if __name__ == '__main__':
  tf.app.run() '''