在使用TensorFlow进行深度学习模型训练时，通常需要将训练好的模型保存为pb文件。然而，有时候我们发现在TensorFlow中没有output节点，这时候我们该如何存储成pb文件呢？本文将介绍一个例子，详细讲解如何处理这个问题。
1. 准备工作
在开始实例之前，我们首先需要导入必要的库和模块。这里我们需要导入TensorFlow、numpy和os模块，代码如下：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
2. 构建模型
在这个例子中，我们将使用一个简单的全连接神经网络作为示例模型。为了方便演示，模型只有一个隐藏层，使用ReLU作为激活函数。模型的输入维度为10，输出维度为2。具体实现代码如下：
# 定义模型
def build_model(inputs):
hidden = tf.layers.dense(inputs, units=10, activation=tf.nn.relu)
outputs = tf.layers.dense(hidden, units=2)
return outputs
# 定义输入占位符
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='input')
# 构建模型
outputs = build_model(inputs)
3. 添加输出节点
在TensorFlow中，存储为pb文件时需要明确指定输出节点。然而，我们在这个模型中没有明确的输出节点。为了解决这个问题，我们可以将最后一层的激活函数设置为线性函数，然后将其输出节点作为模型的输出节点。具体实现代码如下：
# 定义线性输出层
linear_outputs = tf.layers.dense(outputs, units=2, activation=None, name='linear_outputs')
# 添加输出节点
outputs = tf.identity(linear_outputs, name='output')
4. 保存pb文件
定义完输出节点后，我们就可以将模型保存为pb文件了。在保存的过程中，我们需要创建一个`Session`对象，并使用`tf.train.Saver`类将模型保存为pb文件。具体实现代码如下：
# 创建Session对象
sess = tf.Session()
# 初始化模型参数
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()
# 保存pb文件
saver.save(sess, os.path.join(os.getcwd(), 'model.pb'))
5. 加载pb文件
保存完pb文件后，我们可以使用TensorFlow的`GraphDef`类加载并显示模型的网络结构。具体实现代码如下：
# 加载pb文件
graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile(os.path.join(os.getcwd(), 'model.pb'), 'rb') as f:
graph_def.ParseFromString(f.read())
# 显示网络结构
for node in graph_def.node:
print(node.name)
运行以上代码，我们可以看到输出中有两个节点的名称，这就是我们添加的输出节点名称。
总结
在这个例子中，我们演示了如何在TensorFlow中没有明确的输出节点时，将模型保存为pb文件。首先，我们将模型的最后一层激活函数设置为线性函数，然后将其输出节点作为模型的输出节点。接着，我们使用`tf.train.Saver`类将模型保存为pb文件。最后，我们使用`GraphDef`类显示模型的网络结构。
这个例子中使用的temperature值是0.6，通过设置合适的温度值可以控制生成的文本的多样性和准确性。实际应用中，根据具体的需求可以进行调整。
希望本文对你理解如何在TensorFlow中没有output节点时存储成pb文件有所帮助。如果你有任何疑问，请随时留言。