预训练初始v3模型的层名称（张量流）

Question

任务是获得pretrained cnn inceptionv3模型的每层输出。 例如，我将图像提供给该网络，我不仅要获得其输出，还要获得每个图层的输出（逐层）。

为了做到这一点，我必须知道每个图层输出的名称。对于最后一层和前一层，这很容易做到：

sess.graph.get_tensor_by_name('pool_3:0')
sess.graph.get_tensor_by_name('softmax:0')

（名称pool_3：0和softmax：0列在与模型相关的来源中）

但是，如果我想获得不仅是最后一层和前一层的输出，而且还要预先输出前一个，前一个前一个，等等，输出该模型的任何一层？

然后我必须知道图层名称。一个类似的问题has been asked  在stackoverflow上，但只有前一个和最后一个图层的名称，这些名称也可以在来源的评论中找到（＆＃39; pool_3：0＆＃39;，＆＃39; softmax：0＆＃39;）

获取名称的明显方法是绘制模型图。但事实并非如此because graph-drawing tool simply crashes。 还有issue与此相关。

我也尝试过：

1. 使用仅来自节点名称的信息打印所有图形节点名称并构造图形。但是节点名称非常神秘。节点之间的连接也不是那么明显，因为inception v3 architecture所以不知道节点之间的连接，这种方法就像打破了谜团的代码：）
2. 然后我尝试使用自己编写的工具绘制此模型的图形（获取给定节点的所有输入（例如，＆＃39; pool_3：0＆＃39;），然后获取每个输入的所有输入＆ ＃39; pool_3：0＆＃39;等。这种方法适用于简单模型。但是当我尝试将它用于图像识别教程的inceptionv3实现时，我使用了16 GB的RAM，然后是10交换的GB，然后我就停止了查看引擎盖。也许图中有一些周期（但如果网络是前馈的话怎么可能？）

所以，也许有人参加了这个预先训练过的模型实施和＆＃39;航运＆＃39;正在阅读stackoverflow。

或许有人已经为这个模型提供了分层名称。 请与我和ml社区分享。提前谢谢！

Answer 1

已在List of tensor names in graph in Tensorflow

中询问（并回答）基本问题

用您的方法回答您的问题（2） - 这确实有效（我已经完成了）。如果我不得不猜测，您可能不会使用类似字典的结构来存储节点，因此如果多个节点从同一节点获取输入（就像在初始模型中发生了很多），则插入该输入节点在您要存储/访问的事物列表中多次。如果你只注意每个节点访问一次，它应该基本上立即运行而没有内存问题。