如何获取Keras模型中包含的TensorFlow操作

Question

我有一个TensorFlow Keras模型（TensorFlow 2.6.0）；下面是一个基本示例：

import tensorflow as tf

x = inp = tf.keras.Input((5,))
x = tf.keras.layers.Dense(7, activation="relu")(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(inp, x)

我想得到所有的tf。操作对象在模型的图中，选择特定的操作，然后创建一个新的tf。函数或tf.keras。建模，在任意输入上输出这些张量的值。

例如，在我上面的简单模型中，我可能希望获得所有relu运算符的输出。我知道在这种情况下，我可以重新定义模型，将该层的输出作为模型的另一个输出，但这里的要点是，我已经有了模型（比上面复杂得多），我想找到一些特定的操作符来获得模型的输出。

Answer 1

您是否尝试过：

all_ops = tf.get_default_graph().get_operations()

如果您有一个空列表，并且使用Tensorflow 2.x，您可以尝试以下方法：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
tf.compat.v1.disable_eager_execution() # disable eager execution

a = tf.constant([1],name='aa')
print(tf.compat.v1.get_default_graph().get_operations())
print(tf.compat.v1.get_default_graph().get_tensor_by_name('aa:0'))