pywebio.output.put_image(graph.main(zff,times), height='70%').style('text-align:center;vertical-align: top;')将图片水平居中但垂直方向不居中请修改这个代码

如果要让图片在垂直方向上居中，可以将 `vertical-align: top;` 修改为 `vertical-align: middle;`。修改后的代码如下所示：

pywebio.output.put_image(graph.main(zff, times), height='70%').style('text-align:center;vertical-align: middle;')

这样就可以让图片在水平和垂直方向上都居中了。当然，这还取决于容器元素的高度是否足够容纳图片，如果容器元素的高度不够，图片仍然会在垂直方向上偏上或偏下。

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pywebio.output.put_image(graph.main(zff,times), height='70%').style('text-align:center;vertical-align: top;')将图片水平居中但垂直方向不居中请修改这个代码是水平方向不居中

如果要让图片在水平方向上居中，可以将 `text-align:center;` 修改为 `margin: 0 auto;`。同时，`vertical-align: top;` 也可以删除，因为在使用 `put_image` 函数时，图片会自动垂直居中。修改后的代码如下所示：

pywebio.output.put_image(graph.main(zff, times), height='70%').style('margin: 0 auto;')

这样就可以让图片在水平方向上居中了。如果还想要让图片在垂直方向上居中，可以添加 `display: flex; justify-content: center; align-items: center;` 属性，使其成为一个 flex 容器并垂直居中。修改后的代码如下所示：

pywebio.output.put_image(graph.main(zff, times), height='70%').style('display: flex; justify-content: center; align-items: center; margin: 0 auto;')

这样就可以让图片在水平和垂直方向上都居中了。

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。