Variables 是否可以为Tensorflow节点提供别名？

我有一个复杂的网络，我为它创建了一个非常简单的类，用于在将模型序列化为冻结的图形文件后推断模型

问题是，在这个文件中，我需要加载带有其名称空间的变量，这可能最终取决于我构建模型的方式。就我而言，结果是这样的：

# Load the input and output node with a singular namespace depending on the model
self.input_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/input_node:0")
self.output_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/out/output_node:0")

# Load the input and output node with a general node namespace
self.input_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("input_node:0")
self.output_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("output_node:0")

在将这两个节点存储到模型中之前，我想给它们一个别名，这样它们最终会有一个公共名称，然后我的推断类可以用作获取模型的通用类。在这种情况下，我会这样做：

# Load the input and output node with a singular namespace depending on the model
self.input_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/input_node:0")
self.output_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/out/output_node:0")

# Load the input and output node with a general node namespace
self.input_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("input_node:0")
self.output_node = self.sess.graph.get_tensor_by_name("output_node:0")

那么给他们一个别名有什么选择吗？我什么也没找到

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多谢各位

您可以使用

tf.identity

进行输出

output_node = sess.graph.get_tensor_by_name("create_model/mymodelname/output_node:0")
tf.identity(output_node, name="output_node")

将创建一个名为“output_node”的新passthrough，并从指定的节点获取其值

输入有点棘手，您需要更改构建模型的方式-例如，让它从外部获取输入，然后创建一个具有固定名称的输入占位符，然后将其传递给构建模型的函数。

tf.identified

：“返回与输入张量值具有相同形状和内容的张量。“也许我在Tensorflow方面缺乏更深入的知识，但这难道不是因为它根本没有连接到图形吗？”？无论如何，如果它是一个新向量，即使它具有张量的值，它也不会以与原始节点相同的方式交互，因此在调用sess.run并向新输入节点馈电时，它不会工作，对吗？