tensorboard ckpt pb 模型的输出节点_基于RBF神经网络的模型参考自适应（10）

对于基于RBF神经网络的模型参考自适应，模型的输出节点通常是预测结果，即模型对输入数据的预测输出。在使用TensorBoard进行模型可视化时，可以通过查看模型的图结构来确定输出节点的名称。

在使用ckpt格式的模型时，可以通过以下代码获取输出节点的名称：

import tensorflow as tf

# 加载ckpt模型
saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
graph = tf.get_default_graph()
session = tf.Session()

# 获取输出节点名称
output_node_name = [n.name for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node][-1]
print(output_node_name)

在使用pb格式的模型时，可以通过以下代码获取输出节点的名称：

import tensorflow as tf

# 加载pb模型
with tf.gfile.FastGFile('model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# 获取输出节点名称
output_node_name = 'output_node:0' # 假设输出节点名称为output_node
print(output_node_name)

需要注意的是，输出节点名称可能会因模型结构不同而不同，需要根据具体模型结构进行调整。