如何在 TensorFlow 中访问 TensorProto 中的 tensor_content 值? [英] How to access tensor_content values in TensorProto in TensorFlow?

问题描述

类似于 如何在 TensorFlow 中访问 protos 中的值? 但不适合这种情况.

Similar to How to access values in protos in TensorFlow? but doesn't cater for this case.

我在 bytes tensor_content 属性"noreferrer">TensorProto.我正在尝试通过以下方式获取有关节点的信息:

I see a bytes tensor_content attribute in TensorProto. I'm trying to get information about the nodes through:

<代码>对于 tf.get_default_graph().as_graph_def().node 中的节点:node.attr['value'].tensor.tensor_content # 解码这些字节

有关信息，节点的打印看起来像这样:

For information, the print of a node looks something like this:

name: "conv2d/convolution/Shape"
op: "Const"
device: "/device:GPU:0"
attr {
  key: "dtype"
  value {
    type: DT_INT32
  }
}
attr {
  key: "value"
  value {
    tensor {
      dtype: DT_INT32
      tensor_shape {
        dim {
          size: 4
        }
      }
      tensor_content: "\003\000\000\000\003\000\000\000\001\000\000\000 \000\000\000"
    }
  }
}

推荐答案

from tensorflow.python.framework import tensor_util

for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node:
    print tensor_util.MakeNdarray(n.attr['value'].tensor)

这篇关于如何在 TensorFlow 中访问 TensorProto 中的 tensor_content 值?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！