分析tensorflow.python.framework.graph_util中tensor_shape_from_node_def_name()函数的实现原理

tensorflow.python.framework.graph_util中的tensor_shape_from_node_def_name()函数是用于从节点定义名称中获取张量形状的函数。它的实现原理是通过解析节点定义名称中的张量信息来提取张量的形状。

函数的定义如下：

def tensor_shape_from_node_def_name(node_def_name):
    """Extracts the tensor shape from a node_def name string.
    Args:
      node_def_name: A string representing the name of a node_def.
    Returns:
      A list of integers representing the shape of the tensor.
    """

该函数接受一个节点定义名称的字符串作为输入，并返回一个表示张量形状的整数列表。

使用例子如下：

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

# 创建一个图和会话
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10), name="input")
    y = tf.layers.dense(x, units=5, name="dense")
    output = tf.sigmoid(y, name="output")

with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 使用graph_util库中的convert_variables_to_constants函数将图中的变量转换为常量
    constant_graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def)

# 遍历图中的节点定义
for node in constant_graph.node:
    # 提取节点定义名称中的张量形状
    shape = graph_util.tensor_shape_from_node_def_name(node.name)
    print("Node: ", node.name)
    print("Shape: ", shape)
    print("
")

在上面的例子中，我们首先创建了一个图，并在图中定义了一个输入节点和一个全连接层节点。然后，我们使用graph_util库中的convert_variables_to_constants函数将图中的变量转换为常量，以便在后续的节点中使用。最后，我们遍历图中的节点定义并使用tensor_shape_from_node_def_name函数提取节点定义名称中的张量形状，并打印输出结果。

总结来说，graph_util中的tensor_shape_from_node_def_name函数是通过解析节点定义名称中的张量信息来提取张量的形状的。它对于分析和处理tensorflow的图结构非常有用。