时间:2021-05-22
TensorFlow 定义输入节点名称input_name:
with tf.name_scope('input'): bottleneck_input = tf.placeholder_with_default( bottleneck_tensor, shape=[batch_size, bottleneck_tensor_size], name='Mul')TensorFlow查看pb数据库里面的输入节点和输出节点:
import tensorflow as tfimport os model_dir = './tmp/'model_name = 'output_graph.pb' 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')以上这篇TensorFlow查看输入节点和输出节点名称方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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定义和用法nodeType属性返回被选节点的节点类型。语法:elementNode.nodeType节点编号:节点名称:1Element2Attribute3T
扩展jQueryEasyUItree搜索树节点的方法,使其支持节点名称的模糊匹配,将不匹配的节点隐藏。/***1)扩展jqueryeasyuitree的节点检索
节点编号:节点名称:1Element2Attribute3Text4CDATASection5EntityReference6Entity7Processing
本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件,该方法适用于任何ckpt模型,当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称。使用tf.train.sav
原始数据原始数据大致是这样子的:每条数据中的四个数据分别是当前节点名称,节点描述(指代一些需要的节点属性),源节点(即最顶层节点),父节点(当前节点上一层节点)