使用tensorflow显示pb模型的所有网络结点方式

1. 使用tensorflow加载.pb模型

在tensorflow中，我们可以使用tf.saved_model.loader.load方法来加载已经保存的.pb模型。首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf

然后，我们可以使用tf.saved_model.loader.load方法来加载模型。这个方法需要指定模型的路径：

model_dir = './path/to/your/model'

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    sess = tf.Session()
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], model_dir)

通过以上代码，我们成功地加载了模型，并创建了一个graph对象和一个sess对象。接下来，我们可以继续操作这个加载好的模型。

2. 显示模型的所有网络节点

要显示模型的所有网络节点，我们可以使用graph_def对象的node属性。该属性是一个包含了所有网络节点的列表。

graph_def = graph.as_graph_def()

nodes = graph_def.node
for node in nodes:
    print(node.name)

通过以上代码，我们可以遍历nodes列表，并打印每个节点的名称。这样就可以显示模型的所有网络节点。

3. 显示特定节点的详细信息

如果我们想要显示特定节点的详细信息，可以通过Graph.get_operation_by_name方法来获取特定名称的操作。

input_node = graph.get_operation_by_name('input_node')

print(input_node)

通过以上代码，我们可以打印出名称为input_node的节点的详细信息。

3.1 获取节点的输入和输出

要获取节点的输入和输出，可以通过op_def属性的input_arg和output_arg属性来获取。

input_args = input_node.op_def.input_arg

output_args = input_node.op_def.output_arg
print("输入：")
for input_arg in input_args:
    print(input_arg.name)
print("输出：")
for output_arg in output_args:
    print(output_arg.name)

通过以上代码，我们可以打印出节点的输入和输出的详细信息。

3.2 获取节点的操作类型

要获取节点的操作类型，可以通过node.op属性来获取。

print(input_node.op)

通过以上代码，我们可以打印出节点的操作类型。

4. 设置temperature=0.6

如果我们想要设置temperature参数为0.6，可以使用tf.Session的run方法来传递参数：

temperature = tf.placeholder(tf.float32, shape=[])

output = sess.run(output_node, feed_dict={temperature: 0.6})

以上代码中，我们首先定义了一个placeholder对象temperature，然后在运行output_node时，通过feed_dict参数传递了temperature参数的值为0.6。

总结

通过以上步骤，我们可以使用tensorflow加载.pb模型，并显示模型的所有网络节点。同时，我们还学会了如何显示特定节点的详细信息以及设置temperature参数。这些技巧对于分析和调试模型都非常有用。