Список имен тензоров в графе в Tensorflow

Объект графа в Tensorflow имеет метод, называемый «get_tensor_by_name (name)». Есть ли способ получить список допустимых имен тензоров?

Если нет, знает ли кто-нибудь правильные имена для предварительно подготовленной модели inception-v3? Из их примера, pool_3, является одним действительным тензором, но список всех из них будет приятным. Я посмотрел на упомянутую статью, и некоторые слои, похоже, соответствуют размерам в таблице 1, но не все из них.

3 Solutions collect form web for “Список имен тензоров в графе в Tensorflow”

Бумага не точно отражает модель. Если вы загружаете источник из arxiv, у него есть точное описание модели как model.txt, а имена там коррелируют с именами в выпущенной модели.

Чтобы ответить на ваш первый вопрос, sess.graph.get_operations() предоставляет вам список операций. Для op op.name дает вам имя, а op.values() дает вам список тензоров, которые он производит (в модели начала-v3 все имена тензоров – это имя op с добавленным к нему «: 0», поэтому pool_3:0 – тензор, созданный финальным пулом op.)

Чтобы увидеть операции на графике (вы увидите много, поэтому, чтобы прервать, я привел здесь только первую строку).

 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>,) 

Вы не должны создавать сеанс, чтобы видеть имена всех имен операций на графике. Для этого вам просто нужно взять граф по умолчанию tf.get_default_graph() и извлечь все операции: .get_operations . Каждая операция имеет много полей , одна из которых вам нужна – это имя.

Вот код:

 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 
  • Поезд модели тензорного потока, минимизирующей потерю нескольких партий
  • преодоление Graphdef не может превышать 2 ГБ в тензорном потоке
  • Tensorflow `set_random_seed` не работает
  • Python / Tensorflow. Нормально ли иметь в этом случае все значения точности «1»?
  • Количество отсчетов «True» в булевом тензоре
  • TensorFlow - вход «split_dim» в «Split» Op имеет тип float32, который не соответствует ожидаемому типу int32
  • Использование 'read_batch_record_features' с оценкой
  • Функция TensorFlow random_shuffle_queue закрыта и имеет недостаточные элементы
  • Python - лучший язык программирования в мире.