tensorflow变量默认命名规则

最近刚开始接触tensorflow，第一次尝试读取一个ckpt文件并继续训练一个训练到一半的Alexnet网络。由于是第一次，读取的时候疯狂报错，等我千辛万苦（到处搜索）读取成果，跃跃欲试的敲下tf.graph.get_tensor_by_name()的时候，我惊讶的发现，之前我架网络时竟然忘了给变量赋name了！！！

在官方文档中寻找无果，于是便在jupyter notebook中操作了一番。

打印一个变量，得到如下结果：

可以看到，cost变量是一个tensor，名字是Mean:0，这是tensorflow自动分配的名字。

cost的定义如下：

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred,labels=y))

不难发现，cost的名字应该是根据tf.reduce_mean()这一函数自动分配的。可见tensor的默认名字由它所执行的最后一个函数来决定的。

进一步实验发现，operation型变量的命名规则也有这样的特性：

那如果有多个调用的函数相同的变量呢？

可以看到，如果由多个调用相同函数创建的tensor，则在函数名后面加上“_n”；这一规律同样适用于operation.

 

总结：

tensor命名规则：

> "Placeholder:0"
> "Placeholder_1:0"
# 统一格式
> "Function_last(_n):a"

operation命名规则：

> "Adam"
> "Adam_1"
# 统一格式
> "Function_last(_n)"