TensorFlow獲取加載模型中的全部張量名稱代碼
核心代碼如下:
[tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
實(shí)例代碼:(加載了Inceptino_v3的模型,并獲取該模型所有節(jié)點(diǎn)的名稱)
# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os model_dir = 'C:/Inception_v3' model_name = 'output_graph.pb' # 讀取并創(chuàng)建一個圖graph來存放訓(xùn)練好的 Inception_v3模型(函數(shù)) def create_graph(): with tf.gfile.FastGFile(os.path.join( model_dir, model_name), 'rb') as f: # 使用tf.GraphDef()定義一個空的Graph graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) # Imports the graph from graph_def into the current default Graph. tf.import_graph_def(graph_def, name='') # 創(chuàng)建graph 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')
輸出結(jié)果:
mixed_8/tower/conv_1/batchnorm/moving_variance mixed_8/tower/conv_1/batchnorm r_1/mixed/conv_1/batchnorm . . . mixed_10/tower_1/mixed/conv_1/CheckNumerics mixed_10/tower_1/mixed/conv_1/control_dependency mixed_10/tower_1/mixed/conv_1 pool_3 pool_3/_reshape/shape pool_3/_reshape input/BottleneckInputPlaceholder . . . . final_training_ops/weights/final_weights final_training_ops/weights/final_weights/read final_training_ops/biases/final_biases final_training_ops/biases/final_biases/read final_training_ops/Wx_plus_b/MatMul final_training_ops/Wx_plus_b/add final_result
由于結(jié)果太長了,就省略了一些。
如果不想這樣print輸出也可以將其寫入txt 查看。
寫入txt代碼如下:
tensor_name_list = [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node] txt_path = './txt/節(jié)點(diǎn)名稱' full_path = txt_path+ '.txt' for tensor_name in tensor_name_list: name = tensor_name + '\n' file = open(full_path,'a+') file.write(name) file.close()
以上這篇TensorFlow獲取加載模型中的全部張量名稱代碼就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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