从tensorflow模型中获取模型输出,而不需要事先知道模型的名称,可以通过以下步骤实现:
- 导入tensorflow库:import tensorflow as tf
- 加载已经训练好的模型:model = tf.saved_model.load('模型路径')这里的'模型路径'是指已经保存好的tensorflow模型的路径。
- 获取模型的签名函数:signature = list(model.signatures.keys())[0]模型的签名函数是模型中定义的用于推理的函数。
- 获取输入和输出张量的名称:input_tensor_name = model.signatures[signature].inputs[0].name
output_tensor_name = model.signatures[signature].outputs[0].name这里的input_tensor_name和output_tensor_name分别是模型的输入和输出张量的名称。
- 运行模型并获取输出结果:output = model.signatures[signature](**{input_tensor_name: input_data})这里的input_data是输入模型的数据,可以是单个样本或批量样本。
- 获取模型的输出结果:output_data = output[output_tensor_name].numpy()这里的output_data就是模型的输出结果。
通过以上步骤,我们可以从tensorflow模型中获取模型输出,而不需要事先知道模型的名称。