Tensorflow 两个图的结构比较

在TensorFlow中有没有办法找出两个图是否具有相同的结构

我正在设计一个抽象类，它的各个实例应该表示不同的体系结构。我提供了一个定义图的

abc.abstractmethod get（）

。不过，我还希望能够从磁盘加载一个经过预训练的图形。我想检查预训练图是否与具体类的

get（）

方法中提到的定义相同

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如何实现这种结构比较？

您可以将当前图形的图形定义为

str（tf.get\u default\u graph（）.as\u graph\u def（））

，并与之前的结果进行比较，以确保精确相等

此外，TensorFlow测试具有更高级的函数EqualGraphDef，它可以告诉您，即使图形格式发生了变化，两个图形也是相等的，也就是说，如果

实际

和

预期

作为GraphDef原型对象，您可以这样做

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
diff = pywrap_tensorflow.EqualGraphDefWrapper(actual.SerializeToString(),
                                              expected.SerializeToString())
assert not diff

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EqualGraphDefWrapper

是否显示所有差异？如果我打印diff，它似乎只显示一个diff（如果有的话），但我在我的一个案例中期望不止一个diff，而且我似乎无法让它显示多个diff？为了澄清，我还看到了一个diff，例如：“名为‘save/StringJoin/inputs_1’的节点具有attr‘value’，其值为：Tensor，与预期的：Tensor不匹配这看起来就像一个散列问题，没有任何真正的区别，但我不能“继续”看是否还有其他区别。。