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TensorFlow 定义输入节点名称input_name:

 with tf.name_scope('input'):
  bottleneck_input = tf.placeholder_with_default(
    bottleneck_tensor,
    shape=[batch_size, bottleneck_tensor_size],
    name='Mul')

TensorFlow查看pb数据库里面的输入节点和输出节点:

import tensorflow as tf
import os
 
model_dir = './tmp/'
model_name = 'output_graph.pb'
 
def create_graph():
  with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(
      model_dir, model_name), 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
 
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')

以上这篇TensorFlow查看输入节点和输出节点名称方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。