如何查找冻结模型的输入和输出节点_Tensorflow:更改tensorflowhub模型的输入和输出_如何知道Pytorch模型的输入/输出层名称和大小？ - 腾讯云开发者社区

如何查找冻结模型的输入和输出节点

在处理TensorFlow的冻结模型（通常是一个.pb文件）时，了解模型的输入和输出节点是非常重要的，特别是当你需要使用这个模型进行推理或进一步的处理时。以下是如何查找冻结模型的输入和输出节点的步骤：

步骤 1: 安装TensorFlow

确保你已经安装了TensorFlow。如果还没有安装，可以通过pip安装：

pip install tensorflow

步骤 2: 使用TensorFlow工具查看模型

TensorFlow提供了一些工具来查看.pb文件的内容。你可以使用saved_model_cli或TensorBoard来查看模型的详细信息，包括其输入和输出节点。

使用`saved_model_cli`

如果你的模型是以SavedModel格式保存的，可以使用saved_model_cli来查看。对于冻结的图（.pb文件），你可以先尝试以下命令：

saved_model_cli show --dir /path/to/saved_model_directory --all

这里的/path/to/saved_model_directory应该是包含SavedModel的目录路径。

使用TensorBoard

TensorBoard也是一个很好的工具，可以用来可视化模型图。首先，你需要加载模型并将其写入TensorBoard可读取的格式：

import tensorflow as tf
from tensorflow.core.protobuf import saved_model_pb2
from tensorflow.python.platform import gfile
from tensorflow.python.summary import summary

# 载入模型
with tf.Session() as sess:
    model_filename ='/path/to/your/model.pb'
    with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        sess.graph.as_default()
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')

    # 将模型写入TensorBoard
    train_writer = tf.summary.FileWriter('/path/to/logdir')
    train_writer.add_graph(sess.graph)

然后，启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=/path/to/logdir

在浏览器中打开TensorBoard（通常是localhost:6006），查看图形可视化部分，你可以看到整个模型的结构，包括输入和输出节点。

步骤 3: 使用代码查找输入和输出节点

如果你想通过编程方式查找输入和输出节点，可以使用以下Python代码：

import tensorflow as tf

# 载入模型
model_filename = '/path/to/your/model.pb'
with tf.gfile.GFile(model_filename, "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 导入图
with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name="")

    # 打印操作名称
    for op in graph.get_operations():
        print(op.name)  # 打印操作的名字
        print(op.values())  # 打印张量名称和尺寸

这段代码会列出所有操作的名称和相关张量，你可以从中找到可能的输入和输出节点。输入节点通常是没有前置节点的操作，输出节点通常是没有后续操作的节点。