如何通过名称获取张量流op？
您可以使用以下名称获取张量 tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("tensor_name:0")
但是，您可以获得诸如之类Optimizer.minimize的enqueue操作，还是队列中的操作？
在我的第一个模型中，我返回了build_model函数所需的所有张量和运算。但是张量的列表很难看。在以后的模型中，我将所有张量和操作数丢入字典中，以方便访问。这次，我以为我只是在需要时按名称查找张量，但我不知道该如何使用ops。
还是有更好的方法来做到这一点？我发现到处都需要各种张量和操作。训练，推理代码，测试用例，因此，需要一种不错的标准方法来访问图的各个部分，而无需在整个位置传递变量。
问题答案：
您可以使用该tf.Graph.get_operation_by_name()方法获取tf.Operation名称。例如，"enqueue"要从默认图形中调用一个操作：
op = tf.get_default_graph().get_operation_by_name("enqueue")
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问题内容： 我无法按名称恢复张量，我什至不知道是否可能。 我有一个创建图的函数： 我想在此函数之外访问变量S1_conv1。我试过了： 但这给了我一个错误： ValueError：共享不足：不允许使用变量scale_1 / Scale1_first_relu。您是说要在VarScope中设置“ reuse = None”？ 但这有效： 我可以解决这个问题 但我不想那样做。 我认为我的问题是S1_c
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问题内容： 有什么办法可以在Python中按进程名称获取PID？ 例如，我需要获得通过。 问题答案： 你可以使用进程的名字来的PID 通过subprocess.check_output： 将运行命令为， 如果返回码非零，则会引发CalledProcessError。 要处理多个条目并转换为整数： 在[21]中：get_pid（“ chrome”） 或者通过标记获取单个pid：
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问题内容： 这应该很简单，但我只是没有看到。 如果我有一个进程ID，该如何使用它来获取有关该进程的信息，例如进程名称。 问题答案： 在Linux下，您可以读取proc文件系统。文件包含命令行。
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我需要我部署插件的项目的当前分支名称，所以插件的groovy类中当前分支名称的代码是这样的， 但是由于某种原因，当使用詹金斯在云上部署项目时，这个函数返回HEAD，而不是我试图部署的项目的当前分支。 我尝试了很多不同的场景，但没有成功，我如何确保我使用的插件获取正在进行部署的项目的当前分支。
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问题内容： 我正在使用和创建神经网络；由于某种原因，我想获得某种内在的张量的值给定的输入，所以我使用的，作为一个。 但是，我发现很难找到张量名称的正确语法，即使知道它的名称也很困难（而且我对操作和张量感到困惑），因此我使用张量板绘制图形并寻找名称。 有没有一种方法可以在不使用张量板的情况下枚举图中的所有张量？ 问题答案： 你可以做 另外，如果您要在IPython笔记本中进行原型制作，则可以直接在笔
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将张量流导入为 tf 时，我不断收到此错误，并显示以下错误文本： ImportError:无法从“tensor flow . python . keras . saving . saved _ model”导入名称“export_saved_model” 使用的代码很简单: 我已经做了： < li >通过anaconda cmd提示符通过pip和condo卸载并安装tensorflow > < l