Tensorflow中图表中的张量名称列表

Question

Tensorflow中的图形对象有一个名为"get_tensor_by_name(name)"的方法.无论如何得到有效张量名称列表？

如果没有,是否有人知道从这里预训练模型inception-v3的有效名称？从他们的例子中,pool_3是一个有效的张量,但是所有这些的列表都很好.我查看了所提到的论文,其中一些层似乎与表1中的大小相对应,但不是全部.

Answer 1

该论文未准确反映该模型.如果从arxiv下载源代码,则它具有精确的模型描述作为model.txt,其中的名称与已发布模型中的名称密切相关.

要回答您的第一个问题,请sess.graph.get_operations()为您提供操作列表.对于op,op.name给出名称并op.values()给出它生成的张量列表(在inception-v3模型中,所有张量名称都是附加了":0"的op名称,因此pool_3:0最终产生的张量也是如此)合并运营.)

Answer 2

要查看图中的操作(你会看到很多,所以要缩短我在这里只给出了第一个字符串).

sess = tf.Session()
op = sess.graph.get_operations()
[m.values() for m in op][1]

out:
(<tf.Tensor 'conv1/weights:0' shape=(4, 4, 3, 32) dtype=float32_ref>,)

Answer 3

以上答案是正确的.我遇到了一个易于理解/简单的代码来完成上述任务.所以在这里分享: -

import tensorflow as tf

def printTensors(pb_file):

    # read pb into graph_def
    with tf.gfile.GFile(pb_file, "rb") as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())

    # import graph_def
    with tf.Graph().as_default() as graph:
        tf.import_graph_def(graph_def)

    # print operations
    for op in graph.get_operations():
        print(op.name)


printTensors("path-to-my-pbfile.pb")

Answer 4

您没有事件必须创建会话以查看图中所有操作名称的名称.要做到这一点,你只需要获取一个默认图表tf.get_default_graph()并提取所有操作:.get_operations.每个操作都有很多字段,您需要的是名称.

这是代码:

import tensorflow as tf
a = tf.Variable(5)
b = tf.Variable(6)
c = tf.Variable(7)
d = (a + b) * c

for i in tf.get_default_graph().get_operations():
    print i.name