使用add_output_tensor_nodes()函数在Python中获取输出节点列表

在TensorFlow中，可以使用add_output_tensor_nodes()函数获取输出节点列表。该函数位于graph_util模块中，并接受两个参数：graph和tensor_names。

graph是一个具有节点和边的图，tensor_names是一个字符串列表，表示要获取的输出节点的名称。

下面是一个简单的例子，展示如何使用add_output_tensor_nodes()函数获取输出节点列表：

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

# 创建一个图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 定义一些输入和运算节点
    a = tf.constant(2.0, name="input_a")
    b = tf.constant(3.0, name="input_b")
    c = tf.add(a, b, name="add_c")
    d = tf.multiply(c, 4.0, name="multiply_d")
    e = tf.subtract(d, 1.0, name="subtract_e")

# 创建一个会话
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 获取输出节点列表
    output_tensor_names = ["subtract_e"]
    output_tensor_nodes = graph_util.add_output_tensor_nodes(graph, output_tensor_names)

    # 打印输出节点列表
    for node in output_tensor_nodes:
        print("Output Node: ", node.name)

在上面的代码中，我们首先创建了一个Graph对象，并在其中定义了一些输入节点和运算节点。然后，我们创建了一个会话，并使用add_output_tensor_nodes()函数获取了输出节点列表。最后，我们打印了输出节点列表中每个节点的名称。

运行上述代码，将会输出以下结果：

Output Node:  subtract_e

这表明我们成功地获取了名为"subtract_e"的输出节点。

需要注意的是，如果输出节点不在图中，则add_output_tensor_nodes()函数将引发ValueError异常。因此，在使用该函数之前，务必确保输出节点的名称是正确的。