掌握TensorFlow:输入与输出节点命名及PB文件查看教程

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在TensorFlow中,管理和识别网络中的输入节点和输出节点是关键步骤,因为它们帮助我们理解模型结构并进行调试。本文档介绍了两种方法来查看TensorFlow模型中输入节点和输出节点的名称。 首先,关于定义输入节点名称,通常在构建模型时使用`tf.name_scope`来提供清晰的命名空间。例如,在代码片段中,通过`tf.placeholder_with_default`创建了一个名为`bottleneck_input`的输入节点。这里的关键点是设置了`name`参数,即`'Mul'`,这样在图(Graph)中可以直接引用这个特定的输入节点。 ```python with tf.name_scope('input'): bottleneck_input = tf.placeholder_with_default( bottleneck_tensor, shape=[batch_size, bottleneck_tensor_size], name='Mul' ) ``` 这个输入节点的作用是用于接收数据,并且其名称`'Mul'`可以帮助我们跟踪数据流。 接下来,为了查看已经保存的模型(protobuf文件,如`output_graph.pb`)中的输入和输出节点,作者提供了一个函数`create_graph()`,它加载模型文件,并使用`tf.GraphDef`解析其中的内容。通过`tf.import_graph_def`导入图结构,然后获取默认图的节点列表,我们可以遍历这个列表来查找输入和输出节点: ```python def create_graph(): with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(model_dir, model_name), 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def, name='') create_graph() tensor_name_list = [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node] for tensor_name in tensor_name_list: print(tensor_name, '\n') ``` 这段代码展示了如何从.pb文件中提取出所有节点的名称,包括输入和输出节点。通过打印这些节点名称,我们可以确定哪些是模型的输入源头,哪些是输出结果。 总结来说,本文分享了在TensorFlow中设置和查看输入节点和输出节点名称的方法,这对于理解模型架构、调试和复用预训练模型至关重要。通过定义明确的命名规则以及利用图定义文件的API,可以有效地管理大规模神经网络的节点信息。