使用add_output_tensor_nodes()函数在Python中获取模型的输出节点

在TensorFlow中，可以使用add_output_tensor_nodes()函数来获取模型的输出节点。该函数可用于从一个或多个TensorFlow模型中提取输出节点。

下面是一个使用add_output_tensor_nodes()函数来获取模型输出节点的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.tools import saved_model_utils

# 加载SavedModel
saved_model_dir = "<saved_model_directory>"
saved_model = saved_model_utils.get_saved_model_details(saved_model_dir)

# 获取模型的输出节点
output_nodes = saved_model_utils.add_output_tensor_nodes(saved_model)

# 打印输出节点信息
for output_node in output_nodes:
    print("Node Name: ", output_node.name)
    print("Node Shape: ", output_node.shape)
    print("Node Type: ", output_node.dtype)

上述代码首先使用get_saved_model_details()函数加载SavedModel，并将其保存在变量saved_model中。然后，使用add_output_tensor_nodes()函数获取模型的输出节点，返回一个包含所有输出节点的列表。

最后，遍历输出节点列表，并打印每个节点的名称、形状和数据类型信息。

需要注意的是，add_output_tensor_nodes()函数返回的是OutputTensorNode对象的列表。OutputTensorNode对象具有属性name、shape和dtype，分别表示节点的名称、形状和数据类型。

使用上述示例代码，你可以获取给定的SavedModel的所有输出节点，并查看它们的信息。根据你的实际需求，你可以对节点的输出进行进一步的处理和分析。