tensorflow加载模型,访问模型中的Tensor。

本文详细介绍了如何使用TensorFlow加载保存的模型,并通过saver.restore和get_tensor_by_name方法获取模型中的参数。了解了Tensor命名规则及其组成部分,包括操作名称、冒号和张量在操作输出中的索引。
 saver = tf.train.import_meta_graph('model/my-model-290.meta')
 saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint("model/"))
 print sess.run('w:0')

run()参数含义:

w表示图中的操作名称,0表示该操作返回的第一个Tensor.

saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))

graph = tf.get_default_graph()
w1 = graph.get_tensor_by_name("w1:0")
w2 = graph.get_tensor_by_name("w2:0")

//google的

Your observations on Tensor naming are absolutely correct: the name of a Tensor is the concatenation of

  1. the name of the operation that produced it,
  2. a colon (:), and
  3. the index of that tensor in the outputs of the operation that produced it.
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