tf.get_default_graph().get_tensor_by_name能起到什么作用？

时间: 2023-06-05 20:07:25 浏览: 182
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根据tensor的名字获取变量的值方式

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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t2 = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(name='matmul_1:0') print(t1) print('t1: ', sess.run(t1)) print('t2: ', sess.run(t2)) 在这个例子中，get_operation_by_name用于获取名为'matmul_1...

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)

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_...

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....

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

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self.phase_train_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("phase_train:0")

这行代码是用来获取 TensorFlow 默认计算图中名为 "phase_train:0" 的 tensor 对象。这个 tensor 对象通常用于在训练过程中控制 batch normalization 层是否使用 batch 统计信息。在训练时，我们需要计算 batch 统计...

将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果（DeepLabv3+模型） segmentation_mask = np....

依然报错--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-f53d3c8bb89c> in <cell line: 2>() 3 input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') 4 output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') ----> 5 output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: np.expand_dims(image_resized, axis=0)}) 1 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1163 if (not is_tensor_handle_feed and 1164 not subfeed_t.get_shape().is_compatible_with(np_val.shape)): -> 1165 raise ValueError( 1166 f'Cannot feed value of shape {str(np_val.shape)} for Tensor ' 1167 f'{subfeed_t.name}, which has shape ' ValueError: Cannot feed value of shape (1, 804, 804) for Tensor ImageTensor:0, which has shape (1, None, None, 3)

output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: np.expand_dims(image_resized, axis=0)}) # 解码并可视化分割结果（DeepLabv3...

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代码报错--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-35-480e4084491e> in <cell line: 13>() 12 graph = tf.Graph() 13 with graph.as_default(): ---> 14 od_graph_def = tf.GraphDef() 15 with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: 16 serialized_graph = fid.read() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef'

output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) ...

这是我现在的代码# 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_filename)我遇到了报错--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) <ipython-input-34-2a7dba7b2cf4> in <cell line: 2>() 1 # 加载模型 ----> 2 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_filename) error: OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/dnn/src/tensorflow/tf_graph_simplifier.cpp:933: error: (-2:Unspecified error) Tensor's data type is not supported in function 'getTensorContentRef_'

output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) ...

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