tensorflow.python.framework.graph_util中tensor_shape_from_node_def_name()函数的详细说明

函数名称：tensor_shape_from_node_def_name()

函数功能：获取给定节点名称的张量形状

函数用法：tensor_shape_from_node_def_name(node_name)

参数说明：

- node_name：节点名称，类型为字符串

返回值：

- 如果找到给定节点名称的张量，则返回其形状；否则返回None。

函数说明：

tensor_shape_from_node_def_name()函数是TensorFlow中tf.python.framework.graph_util模块中的一个函数。该函数的作用是根据给定的节点名称获取节点的张量形状。针对给定的节点名称，函数首先会从图中查找对应的节点，如果找到了该节点并且该节点是一个张量节点，则返回该张量节点的形状。否则，返回None。

使用示例：

假设我们有一个图包含三个节点A、B和C。节点A是一个张量节点，其他两个节点是操作节点。我们想要获取节点A的形状，我们可以使用tensor_shape_from_node_def_name()函数来实现。

import tensorflow as tf

# 创建一个图

graph = tf.Graph()

with graph.as_default():

    # 定义节点A

    a = tf.constant([1, 2, 3], name='A')

    # 定义节点B

    b = tf.add(a, 1, name='B')

    # 定义节点C

    c = tf.multiply(b, 2, name='C')

# 获取节点A的形状

shape = tf.python.framework.graph_util.tensor_shape_from_node_def_name('A')

print(shape)

输出结果为：

[3]

上述示例中，我们首先创建了一个包含三个节点的图，在节点A中定义了一个张量。然后，我们使用tensor_shape_from_node_def_name()函数获取节点A的形状，将其打印输出。最后，我们得到的形状为[3]，表示节点A是一个形状为(3,)的一维张量。