是否有可能具有张量流节点的别名

Question

我有一个复杂的网络，一旦将模型序列化为冷冻图文件，我就为推断模型创建了一个非常简单的类。

问题是，在此文件中，我需要加上他的名称空间加载变量，这可能会取决于我如何构造模型。在我的情况下，以这样的结局：

# Load the input and output node with a singular namespace depending on the model
self.input_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/input_node:0")
self.output_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/out/output_node:0")

我想在将其存储到模型中之前将这两个节点一个别名给出一个别名，例如它们最终将拥有一个通用名称，然后可以将我的班级用于推理，可以用作获取模型的通用类。在这种情况下，我最终会做这样的事情：

# Load the input and output node with a general node namespace
self.input_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("input_node:0")
self.output_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("output_node:0")

那么，有什么选择给他们别名吗？我什么都没找到。

非常感谢！

Answer 1

您可以将tf.identity用于输出。

output_node = sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/output_node:0")
tf.identity(output_node, name="output_node")

将创建一个具有名称为" output_node"的新通行OP，并将从您指定的节点获取其值。

输入有点棘手，您需要更改构建模型的方式 - 例如，它将其输入从外部获取，然后创建一个带有固定名称的输入占位符，然后将其传递到函数建立模型。