从 Tensorflow Hub 获取已保存模型中的节点连接答案

【问题标题】：Getting node connection in a Saved Model from Tensorflow Hub从 Tensorflow Hub 获取已保存模型中的节点连接
【发布时间】：2021-05-20 02:04:45
【问题描述】：

当我尝试从 tensorflow-hub resporitory 获取模型时。我可以将其视为已保存的模型格式，但我无法访问模型架构。

import tensorflow_hub as hub
model = hub.load("https://tfhub.dev/tensorflow/centernet/hourglass_512x512/1")
)

我已尝试切换到服务模式model_serv = model.signatures["serving_default"]。我可以从model_serv.variables获取变量，但我不知道哪个是哪个的输入。

(<tf.Variable 'conv2d/kernel:0' shape=(3, 3, 3, 32) dtype=float32, numpy=
 array([[[[-3.97976696e-01, -1.39825698e-02,  1.48418739e-01,
            2.21630976e-01,  1.22568436e-01,  2.75629699e-01,
           -1.62098631e-01, -8.73222947e-02, -8.37984905e-02,
           -1.07462037e+00, -5.02275899e-02, -7.41135418e-01,
            7.73177087e-01,  9.39219058e-01,  1.36517823e-01,
           -1.02845311e-01,  1.99863434e-01, -8.84439111e-01,
            1.18872988e+00,  3.60081524e-01,  1.87927604e-01,
            7.68159032e-01, -3.77650857e-01,  1.29962599e+00,
           -5.90088740e-02,  9.43712473e-01, -9.02807772e-01,
            4.63794529e-01,  3.14643413e-01,  3.56451869e-01,
           -6.45827428e-02, -5.81295252e-01],
          [-3.56151998e-01,  8.24032575e-02, -2.18966097e-01,
            2.63993502e-01, -5.06394394e-02,  3.73886883e-01,
           -2.11740986e-01, -1.72393456e-01,  1.75810307e-01,
           -1.57683456e+00, -5.35937473e-02,  1.54716182e+00,
            9.20912862e-01,  1.25239062e+00, -5.14700040e-02,
            2.70201236e-01, -9.94481087e-01, -8.18459511e-01,
           -9.33381915e-01, -4.58403789e-02, -2.87465602e-01,

我已经查找了model_serv.graph，但它也没有为我指出这些变量之间的节点连接。

有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras tensorflow2.0 tensorflow-serving tensorflow-hub

【解决方案1】：

事实上，TF Hub 上的 SavedModel 封装了模型架构。（逆向工程是可能的，但很乏味。）要研究和修改架构，最好的选择是转到源代码，请参阅该模型文档页面上的源部分。

【讨论】：

你能举出任何我可以检查的例子吗？虽然很乏味:(