python之Tensorflow:获取所有以 "Add"开头的张量

现在我正在执行以下操作以访问我的图中的张量

graph = tf.get_default_graph() 
add_0 = graph.get_tensor_by_name("Add:0") 
add_1 = graph.get_tensor_by_name("Add_1:0") 
add_2 = graph.get_tensor_by_name("Add_2:0") 

当图很短时，这种方法是可以的。但对于较长的图表，它会变得非常无聊。

有没有办法以干净的方式收集所有以 Add 开头的张量？像这样的东西:

add = [] 
for Add in graph.get_tensors_by_name(): 
    add.append(Add) 

(我知道这个伪代码真的是错误的)

这样我得到 add = [add_0, add_1, add_2, ... ]

稍后我想用它来做到这一点:sess.run(add, feed_dict={input: data})

请您参考如下方法:

您可以使用 sess.graph.get_operations() 获取所有张量然后使用 startswith()选择你需要的。测试代码:

import tensorflow as tf 
 
a = tf.constant( [ 1.0 ] ) 
b = tf.constant( [ 2.0 ] ) 
c = tf.add( a, b ) 
d = tf.add( c, b ) 
 
with tf.Session() as sess: 
 
    tensors = sum( [ operation.outputs 
                             for operation in sess.graph.get_operations()  
                             if operation.name.startswith( "Add") ], 
                   [] ) 
    print( tensors ) 
    print( sess.run( tensors ) ) 

输出:

tf.Tensor 'Add:0' shape=(1,) dtype=float32, tf.Tensor 'Add_1:0' shape=(1,) dtype=float32
[array([3.], dtype=float32), array([5.], dtype=float32)]