python - usarlo - tensorflow ejemplo español

Lista de nombres de tensor en gráfico en Tensorflow

Question

El objeto gráfico en Tensorflow tiene un método llamado "get_tensor_by_name (name)". ¿Hay alguna forma de obtener una lista de nombres de tensor válidos?

Si no, ¿alguien sabe los nombres válidos para el modelo pre-entrenado inception-v3 desde aquí ? A partir de su ejemplo, pool_3, es un tensor válido, pero una lista de todos estaría bien. Miré el papel mencionado y algunas de las capas parecen corresponder a los tamaños en la tabla 1, pero no todas.

Answer 1

Como una lista de comprensión anidada:

tensor_names = [t.name for op in tf.get_default_graph().get_operations() for t in op.values()]

Función para obtener nombres de tensores en un gráfico (el valor predeterminado es el gráfico predeterminado):

def get_names(graph=tf.get_default_graph()):
    return [t.name for op in graph.get_operations() for t in op.values()]

Función para obtener tensores en un gráfico (el valor predeterminado es el gráfico predeterminado):

def get_tensors(graph=tf.get_default_graph()):
    return [t for op in graph.get_operations() for t in op.values()]

Answer 2

El documento no refleja con precisión el modelo. Si descarga la fuente de arxiv, tiene una descripción precisa del modelo como model.txt, y los nombres allí se correlacionan fuertemente con los nombres del modelo publicado.

Para responder a su primera pregunta, sess.graph.get_operations() le brinda una lista de operaciones. Para una op.name , op.name le da el nombre y op.values() le da una lista de tensores que produce (en el modelo inception-v3, todos los nombres de tensor son el nombre de operación con un ": 0" adjunto, entonces pool_3:0 es el tensor producido por la pool_3:0 agrupación final.)

Answer 3

Las respuestas anteriores son correctas. Encontré un código simple / fácil de entender para la tarea anterior. Así que compartiéndolo aquí: -

import tensorflow as tf

def printTensors(pb_file):

    # read pb into graph_def
    with tf.gfile.GFile(pb_file, "rb") as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())

    # import graph_def
    with tf.Graph().as_default() as graph:
        tf.import_graph_def(graph_def)

    # print operations
    for op in graph.get_operations():
        print(op.name)


printTensors("path-to-my-pbfile.pb")

Answer 4

Ni siquiera tiene que crear una sesión para ver los nombres de todos los nombres de operaciones en el gráfico. Para hacer esto, solo necesita tomar un gráfico predeterminado tf.get_default_graph() y extraer todas las operaciones: .get_operations . Cada operación tiene muchos campos , el que necesita es el nombre.

Aquí está el código:

import tensorflow as tf
a = tf.Variable(5)
b = tf.Variable(6)
c = tf.Variable(7)
d = (a + b) * c

for i in tf.get_default_graph().get_operations():
    print i.name

Answer 5

Para ver las operaciones en el gráfico (verá muchas, así que para abreviar, he dado aquí solo la primera cadena).

sess = tf.Session()
op = sess.graph.get_operations()
[m.values() for m in op][1]

out:
(<tf.Tensor ''conv1/weights:0'' shape=(4, 4, 3, 32) dtype=float32_ref>,)