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python - 如何按名称获取 tensorflow 操作?

转载 作者:IT老高 更新时间:2023-10-28 20:33:52 25 4
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您可以使用 tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("tensor_name:0")

按名称获取张量

但是你能得到一个操作,比如Optimizer.minimize,或者一个队列上的enqueue操作吗?

在我的第一个模型中,我从 build_model 函数返回了我需要的所有张量和操作。但是张量列表变得丑陋了。在后来的模型中,我将所有张量和操作都放入字典中以便于访问。这一次,我想我只是在需要时按名称查找张量,但我不知道如何使用 ops 做到这一点。

或者有更好的方法吗?我发现到处都需要各种张量和操作。训练、推理代码、测试用例,因此需要一种很好的标准方式来访问图表的各个部分,而无需到处传递变量。

最佳答案

您可以使用 tf.Graph.get_operation_by_name()按名称获取 tf.Operation 的方法。例如,要从默认图中获取名为 "enqueue" 的操作:

op = tf.get_default_graph().get_operation_by_name("enqueue")

关于python - 如何按名称获取 tensorflow 操作?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42685994/

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