在 Tensorboard 中查找输入/输出张量的名称答案

【问题标题】：Find input/output tensors' name in Tensorboard在 Tensorboard 中查找输入/输出张量的名称
【发布时间】：2018-07-09 08:45:46
【问题描述】：

我已经运行了这个基于 mobilenet 的 keras 模型：https://gist.github.com/giacomobartoli/eb45ab61b43e5e47ea2a60113f9352ef 输出是一个名为 mobilenetv1.pb 的冻结图。

现在，我想在新的Google Vision Kit 上编译这个模型。

为此，我需要知道我的冻结图 (mobilenetv1.pb) 的输入和输出张量的名称。所以检查 TensorBoard 我有以下图表：

每个节点包含不同的输入/输出张量。这不是问题。关键是：在所有节点中，我应该考虑在视觉套件上编译这个冻结图吗？

换句话说，我需要运行这个脚本：

./bonnet_model_compiler.par \
--frozen_graph_path=mobilenetv1.pb \
--output_graph_path=mobilenetv1.binaryproto \
--input_tensor_name=INPUT_TENSOR_NAME \
--output_tensor_names=OUTPUT_TENSOR_NAME \
--input_tensor_size=256

我只需要了解我的图表中有哪些 INPUT_TENSOR_NAME 和 OUTPUT_TENSOR_NAME。

【问题讨论】：

标签： tensorflow computer-vision tensorboard

【解决方案1】：

查看图表实际上无法判断所需的输入张量和输出张量是什么，因为图表包含您不关心的各种内容。

相反，在构建推理图时，手动命名输入和输出（在构建操作时传递 name="something"），以便您知道使用什么名称。

【讨论】：