variables - Tensorflow 节点可以有别名吗？

Question

我有一个复杂的网络，我为它创建了一个非常简单的类，用于在模型序列化为卡住图形文件后对其进行推理。

问题是在这个文件中，我需要使用他的命名空间加载变量，这可能最终取决于我如何构建模型。就我而言，结果是这样的:

# Load the input and output node with a singular namespace depending on the model
self.input_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/input_node:0")
self.output_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/out/output_node:0")

我想在将这两个节点存储到模型之前给它一个别名，例如它们最终会有一个通用名称，然后我的推理类可以用作获取模型的通用类。在这种情况下，我最终会做这样的事情:

# Load the input and output node with a general node namespace
self.input_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("input_node:0")
self.output_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("output_node:0")

那么有没有办法给他们一个别名？我真的什么也没找到。

非常感谢你!

Answer 1

您可以使用 tf.identity为输出。

output_node = sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/output_node:0")
tf.identity(output_node, name="output_node")

将创建一个名为“output_node”的新直通操作，并将从您指定的节点获取其值。

输入有点棘手，您需要更改构建模型的方式 - 例如让它从外部获取输入，然后创建一个具有固定名称的输入占位符，然后将其传递给构建模型的函数模型。