tensorflow變數預設命名規則

最近剛開始接觸tensorflow，第一次嘗試讀取乙個ckpt檔案並繼續訓練乙個訓練到一半的alexnet網路。由於是第一次，讀取的時候瘋狂報錯，等我千辛萬苦（到處搜尋）讀取成果，躍躍欲試的敲下tf.graph.get_tensor_by_name()的時候，我驚訝的發現，之前我架網路時竟然忘了給變數賦name了！！！

在官方文件中尋找無果，於是便在jupyter notebook中操作了一番。

列印乙個變數，得到如下結果：

可以看到，cost變數是乙個tensor，名字是mean:0，這是tensorflow自動分配的名字。

cost的定義如下：

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred,labels=y))

進一步實驗發現，operation型變數的命名規則也有這樣的特性：

那如果有多個呼叫的函式相同的變數呢？

可以看到，如果由多個呼叫相同函式建立的tensor，則在函式名後面加上「_n」；這一規律同樣適用於operation.

tensor命名規則：

> "placeholder:0"

> "placeholder_1:0"
# 統一格式
> "function_last(_n):a"

> "adam"

> "adam_1"
# 統一格式
> "function_last(_n)"

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