如何找出冻结的张量流图的正确输入和输出操作？

Question

我收到了一个在python训练的神经网络，格式是frozen graph (.pb)。为了使用 C-API 进行推理（对于这种特殊情况，这是必需的），我需要找出图形的输入和输出操作的名称。显然名字和训练时的名字不一样。该图有 1780 个操作，以下名称中包含 "input" 或 "output"：

输入：

bn1a_branch2a/keras_learning_phase/input

input_1_7



output:

output_1/kernel

output_1/bias

output_1_1/kernel

output_1_1/bias

output_1_2/kernel

output_1_2/bias

output_1_3/kernel

output_1_3/bias

output_1_4/kernel

output_1_4/bias

output_1_5/kernel

output_1_5/bias

output_1_6/kernel

output_1_6/bias

output_1_7/kernel

output_1_7/kernel/read

output_1_7/bias

output_1_7/bias/read

output_1_7/MatMul

output_1_7/BiasAdd

有没有办法找出frozen graph的实际输入输出操作？

Answer 1

对于任何正在寻找答案的人来说都不错：唯一可靠的方法似乎是使用 Tensorboard 可视化图表。这样，无论您的图表包含多少操作，您都可以避免任何陷阱。