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获取所有variable（每个op中可训练的张量）的name：
for variable_name in tf.global_variables(): print(variable_name)
获取所有tensor（每个op的输出张量）的name：
for tensor_name in tf.contrib.graph_editor.get_tensors(tf.get_default_graph()): print(tensor_name)
获取所有op及其输入输出的name：
with tf.Session() as sess:
for node in sess.graph_def.node:
print(node)
以上这篇tensorflow 获取所有variable或tensor的name示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。