Учитывая x, y - тензоры, я знаю, что могу сделать
with tf.name_scope("abc"):
z = tf.add(x, y, name="z")
Итак, z имеет имя "abc/z".
Мне интересно, существует ли функция f, которая назначает имя непосредственно в следующем случае:
with tf.name_scope("abc"):
z = x + y
f(z, name="z")
Глупый f, который я использую сейчас, это z = tf.add(0, z, name="z")
Если вы хотите "переименовать" op, нет прямого способа сделать это, потому что tf.Operation (или tf.Tensor) неизменен после его создания. Таким образом, типичный способ переименования op состоит в использовании tf.identity(), который почти не имеет затрат времени исполнения:
with tf.name_scope("abc"):
z = x + y
z = tf.identity(z, name="z")
Обратите внимание, однако, что рекомендуемый способ структурирования области имен - назначить имя самой области для "вывода" из области действия (если есть один выход op):
with tf.name_scope("abc") as scope:
# z will get the name "abc". x and y will have names in "abc/..." if they
# are converted to tensors.
z = tf.add(x, y, name=scope)
Вот как структурируются библиотеки TensorFlow, и он стремится дать лучшую визуализацию в TensorBoard.
Кажется, он работает и без tf.name_scope только с z = tf.identity(z, name="z_name"). Если вы выполните дополнительно z = tf.identity(z, name="z_name_new"), вы можете получить доступ к одному и тому же тензору, используя оба имени: tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("z_name:0") или tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("z_name_new:0")