获取加载模型中的全部张量名称是TensorFlow常见的操作之一,下面是我为你整理的一份详细攻略:
1. 直接使用tf.GraphKeys
TensorFlow提供了tf.GraphKeys集合来组织模型中的各种张量名称,使用tf.get_collection()函数即可获取集合中的所有张量名称。代码如下:
import tensorflow as tf
# 加载模型
saver = tf.train.import_meta_graph('model.meta')
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, 'model')
# 获取全部张量名称
graph = tf.get_default_graph()
all_tensor_names = [tensor.name for tensor in
tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)]
print(all_tensor_names)
该代码中,首先使用tf.train.import_meta_graph()函数加载模型的meta图,并使用tf.Session()启动会话。然后获取默认计算图graph,并调用tf.get_collection()函数传入tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES作为参数,即可获取所有可训练变量的张量名称。
2. 使用正则表达式
如果只想获取部分张量名称,可以使用正则表达式对张量名称进行过滤。例如,下面的代码只获取名称以"conv"和"fc"开头的张量名称:
import re
import tensorflow as tf
# 加载模型
saver = tf.train.import_meta_graph('model.meta')
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, 'model')
# 获取名称以"conv"和"fc"开头的张量名称
graph = tf.get_default_graph()
all_tensor_names = [tensor.name for tensor in graph.as_graph_def().node
if re.match('(fc|conv)', tensor.name)]
print(all_tensor_names)
该代码中,首先使用tf.train.import_meta_graph()函数加载模型的meta图,并使用tf.Session()启动会话。然后获取默认计算图graph,并使用graph.as_graph_def().node属性获取模型中所有节点信息,遍历节点列表,使用re.match()函数对节点名称进行正则匹配,从而获取名称以"conv"和"fc"开头的张量名称。
以上是两个获取加载模型中全部张量名称的实现方式,通过对tf.GraphKeys和正则表达式的应用,可以灵活地获取模型中的部分或全部张量名称。
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