Tensorflow SavedModelで使用されているすべてのオペレーションをリストする方法は？

tensorflow.saved_model.saveSavedModel形式の関数を使用してモデルを保存した場合、このモデルで使用されているTensorflow Opsを後で取得するにはどうすればよいですか。モデルを復元できるので、これらの操作はグラフに保存されsaved_model.pbます。おそらくファイルにあると思います。このprotobuf（モデル全体ではない）をロードすると、protobufのライブラリ部分にこれらのリストが表示されますが、これはドキュメント化されておらず、現時点では実験的な機能としてタグ付けされていません。Tensorflow 1.xで作成されたモデルには、この部分はありません。

では、SavedModel形式のモデルから使用済みの操作（のようなMatchingFilesまたはWriteFile）のリストを取得するための高速で信頼性の高い方法は何でしょうか。

今は、全部をフリーズできtensorflowjs-converterます。サポートされている操作も確認します。これは現在、LSTMがモデルにある場合は機能しません。こちらを参照してください。Opsは間違いなくそこにいるので、これを行うより良い方法はありますか？

モデルの例：

class FileReader(tf.Module):

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(name='filename', shape=[None], dtype=tf.string)])
def read_disk(self, file_name):
    input_scalar = tf.reshape(file_name, [])
    output = tf.io.read_file(input_scalar)
    return tf.stack([output], name='content')

file_reader = FileReader()

tf.saved_model.save(file_reader, 'file_reader')

この場合、少なくとも以下を含むすべてのOpが出力で予期されます：

• ReadFileここで説明したように
• ...

saved_model.pbがSavedModelprotobufメッセージの場合、そこから直接操作を取得します。次のようにモデルを作成するとします。

import tensorflow as tf

class FileReader(tf.Module):
    @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(name='filename', shape=[None], dtype=tf.string)])
    def read_disk(self, file_name):
        input_scalar = tf.reshape(file_name, [])
        output = tf.io.read_file(input_scalar)
        return tf.stack([output], name='content')

file_reader = FileReader()
tf.saved_model.save(file_reader, 'tmp')

これで、このモデルで使用されている操作を次のように見つけることができます。

from tensorflow.core.protobuf.saved_model_pb2 import SavedModel

saved_model = SavedModel()
with open('tmp/saved_model.pb', 'rb') as f:
    saved_model.ParseFromString(f.read())
model_op_names = set()
# Iterate over every metagraph in case there is more than one
for meta_graph in saved_model.meta_graphs:
    # Add operations in the graph definition
    model_op_names.update(node.op for node in meta_graph.graph_def.node)
    # Go through the functions in the graph definition
    for func in meta_graph.graph_def.library.function:
        # Add operations in each function
        model_op_names.update(node.op for node in func.node_def)
# Convert to list, sorted if you want
model_op_names = sorted(model_op_names)
print(*model_op_names, sep='\n')
# Const
# Identity
# MergeV2Checkpoints
# NoOp
# Pack
# PartitionedCall
# Placeholder
# ReadFile
# Reshape
# RestoreV2
# SaveV2
# ShardedFilename
# StatefulPartitionedCall
# StringJoin