Keras 모델을 TensorFlow에로드 할 때 입력 및 출력 텐서 이름

Question

"순수한"TensorFlow에서 Keras의 모델을 사용하려고합니다 (Android 앱에서 사용하고 싶습니다). Keras 모델을 protobuf에 성공적으로 내보내고 Tensorflow로 가져 왔습니다. 그러나 실행중인 텐서 흐름 모델은 입력 및 출력 텐서 이름을 제공해야하며이를 찾는 방법을 모른다. 내 모델은 다음과 같습니다 : 나는 TensorFlow에 텐서를 인쇄하는있을 때

seq = Sequential() 
seq.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 15, 15), name="Conv1")) 
.... 
seq.add(Activation('softmax', name="Act4")) 
seq.compile() 

내가 찾을 수 있습니다

Tensor("Conv1_W/initial_value:0", shape=(32, 3, 3, 3), dtype=float32) 
Tensor("Conv1_W:0", dtype=float32_ref) 
Tensor("Conv1_W/Assign:0", shape=(32, 3, 3, 3), dtype=float32_ref) 
Tensor("Conv1_W/read:0", dtype=float32) 

Tensor("Act4_sample_weights:0", dtype=float32) 
Tensor("Act4_target:0", dtype=float32) 

Hovewer, 모양 (3,15,15)가 더 텐서가 없습니다.

은 내가 입력으로 "my_input_tensor"를 추가 할 수 here을 본 적이 나도 몰라 hovewer는 유형이있다 - 나는 TensorFlow의 및 Keras '자리를 시도하고 그들은 나에게이 오류 준 :

/XXXXXXXXX/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/topology.pyc in __init__(self, input, output, name) 
    1599    # check that x is an input tensor 
    1600    layer, node_index, tensor_index = x._keras_history 
-> 1601    if len(layer.inbound_nodes) > 1 or (layer.inbound_nodes and layer.inbound_nodes[0].inbound_layers): 
    1602     cls_name = self.__class__.__name__ 
    1603     warnings.warn(cls_name + ' inputs must come from ' 

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'inbound_nodes' 

을

Answer 1

Keras의 model.summary()을 호출하면 모든 레이어를 볼 수 있습니다.

입력 텐서는 종종 input_1, input_2 등으로 불립니다. 요약에서 정확한 이름을 참조하십시오.

---

당신이 Keras에 input_shape=(3,15,15)를 사용

, 당신은 실제로 모양 (None, 3, 15, 15)이 텐서를 사용하고 있습니다. 여기서 없음은 교육 또는 예측에서 배치 크기로 대체됩니다.

흔히 이러한 비연 사 치수의 경우 (-1, 3, 15, 15)과 같이 -1을 사용합니다. 하지만 이런 식으로 작동 할 것이라고 확신 할 수는 없습니다. 그것은 텐서를 재구성하기 위해 완벽하게 작동하지만 필자는 결코 테스트하지 않았습니다.