keras获取graph_def

要在 Keras 中获取 graph_def，您可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

sess = tf.keras.backend.get_session()
graph_def = sess.graph.as_graph_def()

这将返回一个包含 Keras 模型的图形定义的 TensorFlow GraphDef 对象。您可以使用 TensorFlow 提供的其他工具来进一步处理和分析此对象。

相关问题

detection_graph_def = tf.GraphDef() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef'

看起来你在尝试使用 TensorFlow（TF）版本中可能不包含 `GraphDef` 这个属性。在早期版本的 TensorFlow 中，`tf.GraphDef` 是一个用于存储和传输计算图结构的数据类型，它被用来保存和恢复计算图模型。但在较新的 TensorFlow API（如TensorFlow 2.x）中，图的概念已经被简化，不再是显式的创建和管理，而是通过`tf.function`、Eager Execution等机制。

如果你遇到这个错误，可能是由于以下几个原因：

1. **版本差异**：确保你正在使用的 TensorFlow 版本支持 `GraphDef`。在早期版本中（比如 TF 1.x），`GraphDef`是必需的；而在 TF 2.x 以后，直接操作 `GraphDef`就不太常见了。

2. **导入模块**：检查是否正确地导入了所需的 TensorFlow 库和模块。如果是使用 `tf.Graph` 或其他相关接口代替 `GraphDef` 也是常见的做法。

3. **代码更新**：如果是在迁移旧代码到新版本，可能需要调整代码来适应新版 API，例如从手动定义计算图转为自动执行或使用 Keras 模型等。

如果你想详细了解如何在当前版本中处理计算图或者其他替代方案，你可以询问：

def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y): n_symbols = len(index_dict) + 1 # 所有单词的索引数，频数小于10的词语索引为0，所以加1 embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语，词向量全为0 for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始，对每个词语对应其词向量 embedding_weights[index, :] = word_vectors[word] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3) # print x_train.shape,y_train.shape return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test ##定义网络结构 def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test): print 'Defining a Simple Keras Model...' model = Sequential() # or Graph or whatever model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim, input_dim=n_symbols, mask_zero=True, weights=[embedding_weights], input_length=input_length)) # Adding Input Length model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3 model.add(Activation('softmax')) print 'Compiling the Model...' model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print "Train..." # batch_size=32 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1) print "Evaluate..." score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) yaml_string = model.to_yaml() with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile: outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) ) model.save_weights('../model/lstm.h5') print 'Test score:', score

这段代码是用于训练一个简单的Keras模型，实现情感分析任务的。可以看出，该模型包括了嵌入层、LSTM层、Dropout层和全连接层。其中，嵌入层用于将单词转换为向量表示，LSTM层用于处理序列数据，Dropout层用于防止过拟合，全连接层用于输出分类结果。通过调整模型的参数，训练集和测试集的划分以及优化器等，可以得到不同的模型性能。