如何从tensorflow模型中获取模型输出，而不需要事先知道模型的名称？

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：

1. 导入tensorflow库：import tensorflow as tf
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。