通过删除输入

时间:2018-07-31 06:12:51

标签: python tensorflow machine-learning

我目前正在尝试使用可用的here预先训练的模型来构建子图。

这是我加载图形并查看操作时的图形操作摘要

for op in graph.get_operations():
   print("Op Name: {}, Op Value: {}".format(op.name, op.values()))

这是我得到的输出:

  

操作名称:wav_data,操作值:(dtype = string>,)

     

操作名称:decoded_sample_data,操作值:(,)

     

操作名称:AudioSpectrogram,操作值:(,)

     

操作名称:Mfcc,操作值:(,)

     

操作名称:重塑/形状,操作值:(,)

     

操作名称:重塑,操作值:(,)   运算名称:fc1 / W,运算值:(,)

     

操作名称:fc1 / W / read,操作值:(,)

     

...

我试图在不进行预处理的情况下构建冻结图,所以我希望新的冻结图以Op名称fc1 / W开头,但是我没有成功。

构建此冻结子图的最佳方法是什么?

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