如何按名字获得tensorflow操作？

在TensorFlow中，获取特定名字的操作可以通过使用 TensorFlow 的图（Graph）功能来实现。图中包括了操作（operations）和张量（tensors），每个操作或张量都可以有一个唯一的名字。如果你想按名字获取一个操作，可以使用 tf.Graph.get_operation_by_name(name) 方法。

这里有一个具体的例子：

假设你在构建你的模型时，给某个操作指定了一个名字，比如给一个卷积层命名为 "conv1"：

python
import tensorflow as tf

# 构建图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 1], name='input')
    conv = tf.layers.conv2d(inputs=input_tensor, filters=32, kernel_size=(3, 3), name='conv1')

然后，如果你在之后的某个时刻需要获取这个卷积层的操作，你可以这样做：

python
with graph.as_default():
    conv1_op = graph.get_operation_by_name('conv1')

conv1_op 就是名为 "conv1" 的卷积层操作。通过这种方式，你可以很方便地获取图中的任意操作，从而进行进一步的处理，比如获取操作的输入和输出，或者修改操作的属性等。

使用这种方法按名字获取操作是非常有用的，尤其是在处理复杂的模型或在进行模型的转换和优化时。它允许开发者直接引用模型中的特定部分，而无需重新构建整个网络结构。