如何在合并tensorflow图时保留占位符名称？

在合并 TensorFlow 图时保留占位符名称可以通过以下步骤实现：

1. 创建占位符时，使用 name 参数为占位符指定一个名称。例如：x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10), name='input_placeholder')
2. 在创建其他操作时，确保使用相同的名称来引用占位符。例如：y = tf.reduce_sum(x, axis=1, name='sum')
3. 在合并图时，使用 tf.import_graph_def 函数的 name 参数来指定合并后的图中的命名空间。例如：merged_graph_def = tf.GraphDef() with tf.Session() as sess: # 导入第一个图 with tf.gfile.FastGFile('graph1.pb', 'rb') as f: graph_def1 = tf.GraphDef() graph_def1.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def1, name='graph1') # 导入第二个图 with tf.gfile.FastGFile('graph2.pb', 'rb') as f: graph_def2 = tf.GraphDef() graph_def2.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def2, name='graph2') # 合并图 merged_graph_def.ParseFromString(sess.graph.as_graph_def().SerializeToString()) tf.train.write_graph(merged_graph_def, '', 'merged_graph.pb', as_text=False)

在合并后的图中，占位符将保留其原始名称，并以命名空间的形式进行访问。例如，可以通过 graph1/input_placeholder:0 和 graph2/input_placeholder:0 来引用两个不同图中的同名占位符。

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