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TensorFlow獲取加載模型中的全部張量名稱代碼

 更新時(shí)間:2020年02月11日 17:06:19   作者:ymznice  
今天小編就為大家分享一篇TensorFlow獲取加載模型中的全部張量名稱代碼,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

核心代碼如下:

[tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]

實(shí)例代碼:(加載了Inceptino_v3的模型,并獲取該模型所有節(jié)點(diǎn)的名稱)

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import tensorflow as tf
import os
 
model_dir = 'C:/Inception_v3'
model_name = 'output_graph.pb'
 
# 讀取并創(chuàng)建一個(gè)圖graph來存放訓(xùn)練好的 Inception_v3模型(函數(shù))
def create_graph():
 with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(
   model_dir, model_name), 'rb') as f:
  # 使用tf.GraphDef()定義一個(gè)空的Graph
  graph_def = tf.GraphDef()
  graph_def.ParseFromString(f.read())
  # Imports the graph from graph_def into the current default Graph.
  tf.import_graph_def(graph_def, name='')
 
# 創(chuàng)建graph
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')

輸出結(jié)果:

mixed_8/tower/conv_1/batchnorm/moving_variance 

mixed_8/tower/conv_1/batchnorm 

r_1/mixed/conv_1/batchnorm 

.

.

.

mixed_10/tower_1/mixed/conv_1/CheckNumerics 

mixed_10/tower_1/mixed/conv_1/control_dependency 

mixed_10/tower_1/mixed/conv_1 

pool_3 

pool_3/_reshape/shape 

pool_3/_reshape 

input/BottleneckInputPlaceholder 
.
.
.
.
final_training_ops/weights/final_weights 

final_training_ops/weights/final_weights/read 

final_training_ops/biases/final_biases 

final_training_ops/biases/final_biases/read 

final_training_ops/Wx_plus_b/MatMul 

final_training_ops/Wx_plus_b/add 

final_result

由于結(jié)果太長了,就省略了一些。

如果不想這樣print輸出也可以將其寫入txt 查看。

寫入txt代碼如下:

tensor_name_list = [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
 
txt_path = './txt/節(jié)點(diǎn)名稱'
full_path = txt_path+ '.txt'
 
for tensor_name in tensor_name_list:
 name = tensor_name + '\n'
 file = open(full_path,'a+')
file.write(name)
file.close()

以上這篇TensorFlow獲取加載模型中的全部張量名稱代碼就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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