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。

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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。

self.images_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("input:0")

这行代码是在 TensorFlow 中获取默认图（Graph）中的一个张量（Tensor），这个张量的名称为 "input:0"，并将其赋值给了 self.images_placeholder 变量。一般情况下，我们在 TensorFlow 中定义模型时，会使用 tf.placeholder() 方法来定义占位符（Placeholder），表示输入数据的格式和维度。在运行模型时，我们需要将真实的数据传入这些占位符中。而这里的 self.images_placeholder 变量就是用来存储输入数据占位符的张量。