在张量流中修剪计算图

Question

张量流中的计算图有一些节点input和一些节点output。 input 表示神经网络的输入张量，output 表示其预测。其他一些子图馈送到input，一些损失（和其他计算）跟随output。训练完成后，我想只保留input 和output 之间的（前向）子图。是否可以删除所有其他操作？ Deleting all but a few nodes in TensorFlow graph 表示这本身是不可能的。也许通过使用tf.train.export_meta_graph 导出东西的绕行？

Answer 1

虽然无法从 tf.Graph 中删除节点，但 TensorFlow 包含可让您修剪较低级别的 tf.GraphDef 协议缓冲区的工具。 TensorFlow graph transformation tool 包含一个名为 strip_unused_nodes 的转换通道，它允许您命名一组输入节点和一组输出节点，并返回一个修剪后的 tf.GraphDef。