這篇文章給大家分享的是有關(guān)TensorFlow如何獲取加載模型中的全部張量名的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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核心代碼如下：

[tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]

實例代碼：（加載了Inceptino_v3的模型，并獲取該模型所有節(jié)點的名稱）

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import tensorflow as tf
import os
 
model_dir = 'C:/Inception_v3'
model_name = 'output_graph.pb'
 
# 讀取并創(chuàng)建一個圖graph來存放訓(xùn)練好的 Inception_v3模型（函數(shù)）
def create_graph():
 with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(
   model_dir, model_name), 'rb') as f:
  # 使用tf.GraphDef()定義一個空的Graph
  graph_def = tf.GraphDef()
  graph_def.ParseFromString(f.read())
  # Imports the graph from graph_def into the current default Graph.
  tf.import_graph_def(graph_def, name='')
 
# 創(chuàng)建graph
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')

輸出結(jié)果：

mixed_8/tower/conv_1/batchnorm/moving_variance 

mixed_8/tower/conv_1/batchnorm 

r_1/mixed/conv_1/batchnorm 

.

.

.

mixed_10/tower_1/mixed/conv_1/CheckNumerics 

mixed_10/tower_1/mixed/conv_1/control_dependency 

mixed_10/tower_1/mixed/conv_1 

pool_3 

pool_3/_reshape/shape 

pool_3/_reshape 

input/BottleneckInputPlaceholder 
.
.
.
.
final_training_ops/weights/final_weights 

final_training_ops/weights/final_weights/read 

final_training_ops/biases/final_biases 

final_training_ops/biases/final_biases/read 

final_training_ops/Wx_plus_b/MatMul 

final_training_ops/Wx_plus_b/add 

final_result

由于結(jié)果太長了，就省略了一些。

如果不想這樣print輸出也可以將其寫入txt 查看。

寫入txt代碼如下：

tensor_name_list = [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
 
txt_path = './txt/節(jié)點名稱'
full_path = txt_path+ '.txt'
 
for tensor_name in tensor_name_list:
 name = tensor_name + '\n'
 file = open(full_path,'a+')
file.write(name)
file.close()

感謝各位的閱讀！關(guān)于“TensorFlow如何獲取加載模型中的全部張量名”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

分享名稱：TensorFlow如何獲取加載模型中的全部張量名-創(chuàng)新互聯(lián)
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