TensorFlow查看输入节点和输出节点名称方式

yipeiwu_com6年前Python基础

TensorFlow 定义输入节点名称input_name:

 with tf.name_scope('input'):
  bottleneck_input = tf.placeholder_with_default(
    bottleneck_tensor,
    shape=[batch_size, bottleneck_tensor_size],
    name='Mul')

TensorFlow查看pb数据库里面的输入节点和输出节点:

import tensorflow as tf
import os
 
model_dir = './tmp/'
model_name = 'output_graph.pb'
 
def create_graph():
  with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(
      model_dir, model_name), 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
 
create_graph()
tensor_name_list = [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
for tensor_name in tensor_name_list:
  print(tensor_name,'\n')

以上这篇TensorFlow查看输入节点和输出节点名称方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解

本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能...

linux查找当前python解释器的位置方法

先进入python 输入 import sys sys.executable 即可! 以上这篇linux查找当前python解释器的位置方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给...

详解python多线程之间的同步(一)

详解python多线程之间的同步(一)

引言: 线程之间经常需要协同工作,通过某种技术,让一个线程访问某些数据时,其它线程不能访问这些数据,直到该线程完成对数据的操作。这些技术包括临界区(Critical Section),互...

Python 多线程不加锁分块读取文件的方法

Python 多线程不加锁分块读取文件的方法

多线程读取或写入,一般会涉及到同步的问题,否则产生的结果是无法预期的。那么在读取一个文件的时候,我们可以通过加锁,但读不像写操作,会导致文件错误,另外锁操作是有一定的耗时。因此通过文件分...

详解Python中的type()方法的使用

 type()方法返回传递变量的类型。如果传递变量是字典那么它将返回一个字典类型。 语法 以下是type()方法的语法: type(dict) 参数  ...