tensorflow-如何使用張量名稱構建操作？

Question

假設在Python 3.6中，我在tensorflow中創建了兩個占位符，並為每個占位符分配了一個名稱。 但是，我在python中使用相同的變量來存儲每個張量。

import tensorflow as tf
tfs = tf.InteractiveSession()

p3 = tf.placeholder(tf.float32,name='left')
p3 = tf.placeholder(tf.float32,name='right')

現在如何使用分配的名稱而不是變量名稱創建操作？

op1 = left * right
op2 = tf.multiply(left,right)

顯然第一個不起作用，因為python沒有名為“ left”或“ right”的變量，但似乎在第二種情況下，我應該能夠引用這些名稱。 如果沒有，我為什么還要在張量上設置名稱呢？

以防萬一，我在AWS Sagemaker上執行此操作conda_tensorflow_p36

Answer 1

您應該可以使用get_tensor_by_name 。

tensor_left = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("left")
tensor_right = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("right")
op = tf.multiply(tensor_left, tensor_right)

所以關於通過名稱獲取tf.placeholder的問題 （使用get_tensor_by_name ）

獲得結果的類似SO問題 。

Answer 2

要通過名稱獲取tf.Operation，可以使用tf.Graph.get_operation_by_name

op = tf.get_default_graph().get_operation_by_name("left")
op = tf.get_default_graph().get_operation_by_name("right")