ラベル付きの入力 (または出力) ノードを持たない Tensorflow C++ API を使用してグラフを実行することは可能ですか? 私の知る限り、モデルをトレーニングするとき (Python で skflow を使用し、後でバイナリ protobuf として保存しました)、ラベル付けされた入力/出力ノードはありませんでしたが、モデルを復元して問題なく予測を行うことができましたパイソンで。C++ API を使用してグラフを実行する場合、入力ベクトルは文字列とテンソルのペアであり、文字列は入力ノードのラベルを参照すると想定しています。ドキュメントから：
Session::Run(const std::vector< std::pair< string, Tensor > > &inputs, const std::vector< string > &output_tensor_names, const std::vector< string > &target_node_names, std::vector< Tensor > *outputs)=0提供された入力テンソルを使用してグラフを実行し、output_tensor_names で指定されたエンドポイントの出力を埋めます。target_node_names のノードに対して実行されますが、テンソルは返されません。
入力/出力ノードのラベルを知らなくてもグラフを実行できる方法はありますか? おそらく、Python でグラフをロードし、ノードにラベルを付けてから、protobuf として再度保存する方法はありますか? 理想的には、入力ノードに適用されるベクトルを渡すだけで、ラベルについて心配する必要はありません。