tf.get_default_graph().get_tensor_by_name能起到什么作用?
时间: 2023-06-05 07:07:25 浏览: 52
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。
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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.train.import_meta_graph
`tf.train.import_meta_graph`是TensorFlow中的一个函数,可以用于从保存的模型中加载图形。它需要一个包含模型结构的.meta文件,以及包含模型变量的checkpoint文件。在调用`import_meta_graph`函数之后,可以使用`tf.get_default_graph()`来获取导入的图形,并使用`graph.get_tensor_by_name()`等函数来获取图形中的各种张量和操作。具体用法可以参考TensorFlow的官方文档。