在Tensorflow中，用C++获得图中所有张量的名称。 使用C++加载A.PB模型后， 如何使用TunSoFraseCub使用C++来添加名称值。

.pb文件中的图层如下所示：

node {
  name: "add"
  op: "Add"
  input: "MatMul"
  input: "bias/read"
  attr {
    key: "T"
    value {
    type: DT_FLOAT
    }
  }
}
node {
  name: "output_TT"
  op: "Softmax"
  input: "add"
  attr {
    key: "T"
    value {
      type: DT_FLOAT
    }
  }  
}

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我不是用bazel来建造；相反，我执行了带有一些定制的inbuild makefile。

我通过以下步骤获得了输出

int node_count = graph_def.node_size();
for (int i = 0; i < node_count; i++)
{
        auto n = graph_def.node(i);
        cout<<"Names : "<< n.name() <<endl;

}

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我通过以下步骤得到了输出

int node_count = graph_def.node_size();
for (int i = 0; i < node_count; i++)
{
        auto n = graph_def.node(i);
        cout<<"Names : "<< n.name() <<endl;

}

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在下面的代码中，vNames变量将包含层名称

int node_count = graph_def.node_size();
std::vector<string> vNames;
for (int i = 0; i < node_count; i++)
{

        auto n = graph_def.node(i);
        if ((has_suffix(n.name(), "/read")) || (has_suffix(n.name(), "_w")) || (has_suffix(n.name(), "_b")))
        {
                vNames.push_back(n.name());
        }
}

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在下面的代码中，vNames变量将包含层名称

int node_count = graph_def.node_size();
std::vector<string> vNames;
for (int i = 0; i < node_count; i++)
{

        auto n = graph_def.node(i);
        if ((has_suffix(n.name(), "/read")) || (has_suffix(n.name(), "_w")) || (has_suffix(n.name(), "_b")))
        {
                vNames.push_back(n.name());
        }
}