Question

我有一些Keras经验并且正在学习TensorFlowSharp（https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp）。使用ExampleInceptionInference项目，我想使用我在Keras python代码中训练的模型。

（我在这里使用@jdehesa回复创建了一个.pb文件：How to export Keras .h5 to tensorflow .pb?）

当我在TensorFlowSharp中加载.pb模型文件时，此行失败：

runner.AddInput (graph ["input"] [0], tensor).Fetch (graph ["output"] [0]);

图表["input"]和图表["output"]似乎都是空的。我是否需要在模型中命名图层？

我使用的Keras模型是VGG16的经过修改和重新训练的版本。

是否可以在TensorFlowSharp中输出命名图层列表？或者是否可以通过其他方式引用它们？（按号码？）

Answer 1

TFGraph的GetEnumerator（）方法允许您枚举所有操作。

List<TFOperation> op_list = new List<TFOperation>( graph.GetEnumerator() );

您可以检查TFOperation名称和OpType来查看图中的内容。

Answer 2

我在TensorFlowSharp中遇到了同样的问题。查找输入和输出名称的最简单方法是将模型加载到Netron（https://github.com/lutzroeder/netron）中，该工具可以直观地显示模型。您可以单击第一个节点以查看输入的“ id：”和最后一个节点的“ name”属性。

Answer 3

最后，我找到了解决此问题的两种方法。一种是在HxD中查看pb文件，然后在其中找到层的名称。输入层很容易在文件顶部找到：

更难找到输出层。但是解决此问题的方法2是命名图层：

outputlayer.name = "output"

但是，在加载图层时，名称略有不同，并且包括激活类型。在这种情况下，它的“输出/ Softmax”也可以在pb文件的二进制文件中找到。