我收到了经过python训练的神经网络,格式为冻结图(.pb)。为了使用C-API进行推理(在这种特殊情况下是必需的),我需要找出图形的输入和输出操作的名称。显然,名称与培训期间的名称不同。该图有1780个操作,以下名称中包含“ input”或“ output”:
输入:
bn1a_branch2a/keras_learning_phase/input
input_1_7
output:
output_1/kernel
output_1/bias
output_1_1/kernel
output_1_1/bias
output_1_2/kernel
output_1_2/bias
output_1_3/kernel
output_1_3/bias
output_1_4/kernel
output_1_4/bias
output_1_5/kernel
output_1_5/bias
output_1_6/kernel
output_1_6/bias
output_1_7/kernel
output_1_7/kernel/read
output_1_7/bias
output_1_7/bias/read
output_1_7/MatMul
output_1_7/BiasAdd
有没有办法找出冻结图的实际输入和输出操作?
答案 0 :(得分:0)
好吧,寻找答案的人:唯一可靠的方法似乎是使用Tensorboard可视化图形。这样,无论图形包含多少操作,您都可以避免任何陷阱。