在TensorFlow中,可以通过以下步骤从冻结的模型(pb文件)中找到output_node_names:
import tensorflow as tf
model_path = 'path/to/frozen_model.pb'
with tf.gfile.GFile(model_path, 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
node_names = [node.name for node in graph_def.node]
output_node_names = []
for node in graph_def.node:
if 'output' in node.name.lower():
output_node_names.append(node.name)
在上述代码中,output_node_names
是一个列表,包含了所有包含"output"关键字的节点名称。你可以根据自己的模型结构和命名规则进行适当的调整。
TensorFlow是一个强大的深度学习框架,用于构建和训练神经网络模型。它具有广泛的应用场景,包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。腾讯云提供了一系列与TensorFlow相关的产品和服务,例如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等。你可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云