这篇文章给大家分享的是有关TensorFlow如何获取加载模型中的全部张量名的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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核心代码如下：
[tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
实例代码：（加载了Inceptino_v3的模型，并获取该模型所有节点的名称）
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import os
model_dir = 'C:/Inception_v3'
model_name = 'output_graph.pb'
# 读取并创建一个图graph来存放训练好的 Inception_v3模型（函数）
def create_graph():
with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(
model_dir, model_name), 'rb') as f:
# 使用tf.GraphDef()定义一个空的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='')
# 创建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')
输出结果：
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
由于结果太长了，就省略了一些。
如果不想这样print输出也可以将其写入txt 查看。
写入txt代码如下：
tensor_name_list = [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
txt_path = './txt/节点名称'
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()
感谢各位的阅读！关于“TensorFlow如何获取加载模型中的全部张量名”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
网页标题：TensorFlow如何获取加载模型中的全部张量名-创新互联
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