如何在张量流中找到张量和/或运算的输出？

Question

首先，这可能是一个非常基本和愚蠢的问题，但我已经尝试了很多事情并四处搜索无济于事，所以我来了。问题如下：

我有一个张量，出于各种原因，我想找到“它通向何处”。理论上这样做的方法是根据文档等查看 my_tensor.op.outputs，但这似乎总是指向 my_tensor本身！

我以前很容易走另一条路，这意味着我可以通过使用 my_tensor.op.inputs 来获得输入张量，但由于某种原因，“输出”没有达到预期的效果。

这是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

a = tf.placeholder(tf.uint8, name='a')

b = tf.placeholder(tf.uint8, name='b')

my_sum = tf.identity(a + b, name='my_sum')

graph = tf.get_default_graph()

# I should have 4 ops at this point, as validated by:

print(graph.get_operations())

>> [<tf.Operation 'a' type=Placeholder>, <tf.Operation 'b' type=Placeholder>, <tf.Operation 'add' type=Add>, <tf.Operation 'my_sum' type=Identity>]

# So let's try get the output of 'a':

print(list(a.op.outputs))

>> [<tf.Tensor 'a:0' shape=<unknown> dtype=uint8>]

如果您尝试了上述操作，您会看到您回到了 'a'...

再次，运行 my_sum.op.inputs 给出了 'add' 操作，并且运行得更远让我们回到 'a' 和 'b'正如预期的那样：

input_to_my_sum = list(my_sum.op.inputs)[0]

print(input_to_my_sum)

>> Tensor("add:0", dtype=uint8)

print(list(input_to_my_sum.op.inputs))

>> [<tf.Tensor 'a:0' shape=<unknown> dtype=uint8>, <tf.Tensor 'b:0' shape=<unknown> dtype=uint8>]

但反过来呢？没有这样的运气：

print(list(input_to_my_sum.op.outputs))

>> [<tf.Tensor 'add:0' shape=<unknown> dtype=uint8>]

print('This is no fun at all')

>> This is no fun at all

那么我做错了什么？

我也试过使用（不推荐使用的）op.values() 没有成功，我很困惑，因为文档明确指出这应该给我操作的输出（来自https://www.tensorflow.org /api_docs/python/tf/Operation）：

输出

表示此操作输出的张量对象列表。

（我检查了 a.op.__class__ 是正确的类，并且我正在阅读正确的文档）。

（总结一下，操作的 node_def 也没有显示输出字段的迹象......）。

提前感谢您的任何建议！

编辑（由于 Yuxin 的回答）：

只是为了澄清，将等的输出的输出保持在相同的张量上。我正在尝试达到下一个张量/操作。

Answer 1

我很困惑，因为文档明确指出这应该给我操作的输出它确实为您提供了操作的输出：print(list(input_to_my_sum.op.outputs)) >>&nbsp;[<tf.Tensor&nbsp;'add:0'&nbsp;shape=<unknown>&nbsp;dtype=uint8>]所以我不确定你对什么感到困惑或你在期待什么。一定要理解“张量”和“运算”的概念。在张量流图中，操作采用输入张量列表并输出张量列表。在 Python 中，您可以print(x)查看x是 Tensor 还是 Operation。操作有.inputs（它们是张量）和.outputs（它们是张量）。张量没有输入和输出。张量有.op，这是产生它作为输出的操作。张量也有.consumers()，这是一个以张量作为输入的操作列表。input_to_my_sum是一个张量，是加法的结果。&nbsp;input_to_my_sum.op是一个操作，即产生结果的添加操作input_to_my_sum。因此input_to_my_sum.op.outputs包含input_to_my_sum.