深入了解tensorflow.python.framework.graph_util模块中的tensor_shape_from_node_def_name()函数

tensor_shape_from_node_def_name()函数是tensorflow.python.framework.graph_util模块中的一个函数，用于从节点定义名称中获取张量的形状(tensor shape)。

该函数的声明如下：

def tensor_shape_from_node_def_name(node_name, graph=None):

参数说明：

- node_name: 节点定义名称，类型为字符串。形如"node_name:output_index".

- graph: 图对象，类型为tf.Graph。可选参数，默认为None。如果提供了图对象，则使用该图来获取节点定义名称对应的节点的形状。如果不提供图对象，则使用默认的默认图来获取节点的形状。

返回值：

- tensor_shape: 张量的形状，类型为TensorShape。如果找不到节点定义名称对应的张量或者无法解析形状，则返回None。

下面是一个使用例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util

# 创建一个图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 创建一个常量节点
    constant_node = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], name="constant_node")
    
# 获取常量节点的形状
shape = graph_util.tensor_shape_from_node_def_name("constant_node:0", graph)
print(shape)

上述例子中，首先创建了一个常量节点constant_node，并使用"constant_node"作为节点的名称。然后通过tensor_shape_from_node_def_name()函数获取了constant_node节点的形状。最后将形状打印出来。

运行上述代码，输出结果为：

(5,)

这说明常量节点constant_node的形状为一个长度为5的一维张量。

总结：tensor_shape_from_node_def_name()函数是tensorflow.python.framework.graph_util模块中的一个函数，用于从节点定义名称中获取张量的形状。通过提供节点的名称及图对象，可以方便地获取节点的形状信息。