tf.get_default_graph()
时间: 2023-04-15 13:00:54 浏览: 64
tf.get_default_graph()是TensorFlow中的一个函数,用于获取默认的计算图。计算图是TensorFlow中的一个重要概念,它描述了TensorFlow中的计算过程,包括各种操作和张量之间的依赖关系。在TensorFlow中,每个计算图都有一个唯一的名称,可以通过tf.Graph()函数创建新的计算图。而tf.get_default_graph()函数则返回默认的计算图,即在当前上下文中正在使用的计算图。
相关问题
input_secret_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].inputs['secret'].name input_image_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].inputs['image'].name input_secret = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(input_secret_name) input_image = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(input_image_name) output_stegastamp_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].outputs['stegastamp'].name output_residual_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].outputs['residual'].name output_stegastamp = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(output_stegastamp_name) output_residual = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(output_residual_name)
这段代码看起来是用于获取模型的输入和输出节点的名称和张量。它使用了 TensorFlow 的 tf.get_default_graph().get_tensor_by_name() 函数来获取指定名称的张量。其中,input_secret_name 和 input_image_name 分别获取了模型的输入节点 'secret' 和 'image' 的名称,而 input_secret 和 input_image 则获取了对应的张量。同样地,output_stegastamp_name 和 output_residual_name 获取了模型的输出节点 'stegastamp' 和 'residual' 的名称,而 output_stegastamp 和 output_residual 获取了对应的张量。这些张量可以用于后续的模型推理或其他操作。
tf.get_default_graph().get_tensor_by_name能起到什么作用?
tf.get_default_graph().get_tensor_by_name()函数可以通过给定的名称获取图中的张量。张量是 TensorFlow 中的主要数据结构,该函数可以用于访问在 TensorFlow 中定义的张量并执行操作。它可以用于将图中定义的张量传递给其他操作,这有助于构建复杂的神经网络结构。