使用输入管道访问图中的输入变量答案

【问题标题】：Access input variable in graph with input pipeline使用输入管道访问图中的输入变量
【发布时间】：2025-12-05 12:55:02
【问题描述】：

假设有一个模型定义为这样的类：

class SimpleAutoencoder(object):

    def __init__(self, x):

        self.x = x
        self.input_dim = 92
        self.latent_dim = 10

        self.build_model()


    def build_model(self):

        latent = tf.contrib.layers.fully_connected(self.x,
                                                   self.latent_dim,
                                                   scope='latent',
                                                   activation_fn=tf.nn.relu)

        self.x_hat = tf.contrib.layers.fully_connected(latent,
                                                  self.input_dim,
                                                  scope='output',
                                                  activation_fn=tf.nn.sigmoid)

        self.loss = tf.losses.mean_squared_error(self.x, self.x_hat)

        self.train_op = tf.AdamOptimizer().minimize(self.loss)

您使用输入管道对其进行训练以提供数据：

...
x = iterator.get_next()
model = SimpleAutoencoder(x)
...

## train and save it to disk

现在，当在构建模型时使用 self.x 的占位符时，我可以在恢复模型进行推理时为其命名并轻松访问输入变量。但是对于输入管道，x 不是变量、常量或占位符，因此我不能给它一个正确的名称。 如何将新数据注入x 并通过图表输入？

尽管训练有效，但我认为我可能会以某种方式做错，因为代码在我看来真的很难看（将管道输出提供给 init 函数的部分）。

请帮我解决这个问题！谢谢！

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorflow-datasets

【解决方案1】：

您可以使用x.name 获取x 的名称，
或者，您可以使用 x = tf.identity(x, name='my_name') 将 x 重命名为您喜欢的名称，

（通过这两种解决方案，您可以使用张量的名称来输入您的值——即使x 不是占位符：
```
sess.run(my_ops, feed_dict{tensor_name: tensor_value})
```
)
或者，您可以用占位符替换整个输入管道（解释 here 用于相反的问题 - 用 Dataset 输入替换占位符）

【讨论】：