当我们想要改造或者利用某一预训练模型来完成一些其它任务时，一个常用且必备的操作是从指定模型中获取到我们感兴趣的张量（tensor）。
例如我想使用一个已经训练好的CNN模型中间的某一层的结果作为特征向量来完成另一个相关任务，就需要这样的操作。
如何做到？很简单，只需两步：
1.获取到感兴趣张量的名字.
2.使用get_tensor_by_name函数获取
下面详细说明下
1.获取到感兴趣张量的名字
我们知道，张量tensor是由操作operation运行得到的。
因此实际上，你要做的就是，获取到能够生成你想要的tensor的op的名字，无论你用什么方法。
通常情况，有两种方法可以获取到op_name。
1）如果模型是你自己搭建的，你直接可以通过查看搭建网络的源代码来确认op_name。
因此，对于具有关键含义的op，创建时为其自定义一个合适的名字，或者创建scope分组是一个良好的编码习惯。
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2）如果你对拿到的模型毫无头绪，参考并修改下面的代码打印出所有的张量信息
with tf.Graph().as_default():
config = tf.ConfigProto()
sess = tf.Session(config = config)
with sess.as_default():
meta_path = checkpoint_path + '.meta'
saver = tf.train.import_meta_graph(meta_path)
saver.restore(sess, checkpoint_path)
op_list = sess.graph.get_operations()
for op in op_list:
print(op.name)
print(op.values())
上面的代码会输出类似如下的结果：
...
...
resnet_v1_50/pool5
(<tf.Tensor 'resnet_v1_50/pool5:0' shape=(?, 1, 1, 2048) dtype=float32>,)
Logits/Squeeze
(<tf.Tensor 'Logits/Squeeze:0' shape=(?, 2048) dtype=float32>,)
...
...
剩下需要做的就是基于你对模型结构的理解，找到你想要的张量对应的op_name。
例如，我想要的便是resnet50模型最后一个pooling层摊平后的张量，对应的op_name为‘Logits/Squeeze:0’
2.使用get_tensor_by_name函数获取想要的张量
获取到了op_name,剩下的事情仅仅是调用get_tensor_by_name函数来拿到它，例如：
embedding = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('Logits/Squeeze:0')
