如何知道保存的模型中的输出和输入张量名称

要确定保存的模型中的输入和输出张量名称，您可以采取以下几种方法：

1. 使用TensorFlow的`saved_model_cli`工具

如果您使用的是TensorFlow，并且模型是以SavedModel格式保存的，您可以使用saved_model_cli工具来查看模型的输入和输出张量名称。

saved_model_cli show --dir /path/to/saved_model --tag_set serve --signature_def serving_default

这个命令会显示模型的签名定义，其中包括输入和输出张量的名称。

2. 使用Python代码检查模型

您也可以编写Python代码来加载模型并打印出输入和输出张量的名称。以下是一个使用TensorFlow的示例：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.saved_model.load('/path/to/saved_model')

# 获取模型的签名
signatures = model.signatures["serving_default"]

# 打印输入张量名称
print("Inputs:", list(signatures.structured_input_signature[1].keys()))

# 打印输出张量名称
print("Outputs:", list(signatures.structured_outputs.keys()))

3. 使用Keras模型检查

如果您使用的是Keras模型，可以直接访问模型的输入和输出层来获取名称：

from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('/path/to/hdf5_or_tf_model')

# 打印输入张量名称
print("Input tensor name:", model.input.name)

# 打印输出张量名称
print("Output tensor name:", model.output.name)

4. 使用ONNX模型检查

如果您使用的是ONNX格式的模型，可以使用onnx Python库来检查输入和输出张量的名称：

import onnx

# 加载模型
model = onnx.load('/path/to/onnx_model')

# 打印输入张量名称
print("Inputs:", [input_.name for input_ in model.graph.input])

# 打印输出张量名称
print("Outputs:", [output_.name for output_ in model.graph.output])