ios - 如何获取图层名称以在 iOS 示例应用程序中使用？ ( tensorflow )

Question

我是 Tensorflow 的新手，我正在尝试使用 inception v3 网络训练一些东西用于 iPhone 应用程序。我设法将我的图形导出为 Protocol Buffer 文件，手动删除丢失节点(我希望是正确的)，并将该 .pb 文件放在我的 iOS 项目中，但现在我收到以下错误:

Running model failed:Not found: FeedInputs: unable to find feed output input

这似乎表明我的 iOS 应用程序中的 input_layer_name 和 output_layer_name 变量配置错误。

我在不同的地方看到，对于 inception v3，它应该分别是 Mul 和 softmax，但这些值对我不起作用。

我的问题是:什么是层(关于此上下文)，我如何找出我的层是什么？

This是我训练的模型的确切定义，但我没有看到“Mul”或“softmax”。

This这是我能够了解的层，但它似乎是一个不同的概念，因为“Mul”不在该列表中。

我担心这可能是 this question 的副本但是没有解释“层”(它们是张量吗？)并且 graph.get_operations() 似乎 已被弃用，或者我可能用错了。

Answer 1

作为MohamedEzz写道 Tensorflow 图中没有层。只有可以放在同名范围下的操作。

通常，放置在同一范围内的单个层的操作和了解名称范围概念的应用程序可以将它们分组显示。

此类应用程序之一是 Tensorboard .我相信使用 Tensorboard 是查找节点名称的最简单方法。

考虑以下示例:

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim.nets as nets

input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 224, 224, 3))

network = nets.inception.inception_v3(input_placeholder)

writer = tf.summary.FileWriter('.', tf.get_default_graph())

writer.close()

它为输入数据创建占位符，然后创建 Inception v3 网络并将事件数据(带有图形)保存在当前目录中。

在同一目录中启动 Tensorflow 可以查看图形结构。

tensorboard --logdir .

Tensorboard 将 UI url 打印到控制台

Starting TensorBoard 41 on port 6006
(You can navigate to http://192.168.128.73:6006)

下面是该图的图像。

找到您感兴趣的节点并选择它以查找其名称(在左上角的信息 Pane 中)。

输入: 输出:

请注意，通常您不需要节点名称，而是张量名称。在大多数情况下，将 :0 添加到节点名称就足以获取张量名称。

例如，要使用图中的名称运行上面创建的 Inception v3 网络，请使用以下代码(上述代码的延续):

import numpy as np

data = np.random.randn(1, 224, 224, 3) # just random data
session = tf.InteractiveSession()
session.run(tf.global_variables_initializer())
result = session.run('InceptionV3/Predictions/Softmax:0', feed_dict={'Placeholder:0': data})
# result.shape = (1, 1000)