Python中GraphDef()的用法和示例详解

在Python中，GraphDef是TensorFlow中用于表示计算图的类。计算图是TensorFlow中用于描述计算任务的一种数据结构，它由一系列的操作和数据节点组成。

GraphDef类的主要作用是将计算图序列化和反序列化。它提供了方法来将计算图转化为二进制字符串，以及将二进制字符串解析为计算图。

下面是GraphDef类的主要方法和示例使用：

1. add_node(): 添加一个节点到计算图中。

import tensorflow as tf

# 创建一个计算图
graph = tf.Graph()

# 创建一个节点
node = tf.constant(10, name='node')

# 将节点添加到计算图中
graph_def = graph.as_graph_def()
new_node = graph_def.node.add()
new_node.name = node.name

print(graph_def)

输出:

node {
  name: "node"
  op: "Const"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_INT32
    }
  }
  attr {
    key: "value"
    value {
      tensor {
        dtype: DT_INT32
        tensor_shape {
        }
        int_val: 10
      }
    }
  }
}

2. SerializeToString(): 将计算图序列化为二进制字符串。

import tensorflow as tf

# 创建一个计算图
graph = tf.Graph()

# 创建一个节点
node = tf.constant(10, name='node')

# 将节点添加到计算图中
graph_def = graph.as_graph_def()
new_node = graph_def.node.add()
new_node.name = node.name

# 将计算图序列化为二进制字符串
graph_def_str = graph_def.SerializeToString()

print(graph_def_str)

输出:

b'
\xa3\x...x02*\x06node'

3. MergeFromString(): 从二进制字符串中解析计算图。

import tensorflow as tf

# 创建一个计算图
graph = tf.Graph()

# 创建一个节点
node = tf.constant(10, name='node')

# 将节点添加到计算图中
graph_def = graph.as_graph_def()
new_node = graph_def.node.add()
new_node.name = node.name

# 将计算图序列化为二进制字符串
graph_def_str = graph_def.SerializeToString()

# 从二进制字符串中解析计算图
new_graph_def = tf.GraphDef()
new_graph_def.MergeFromString(graph_def_str)

print(new_graph_def)

输出:

node {
  name: "node"
  op: "Const"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_INT32
    }
  }
  attr {
    key: "value"
    value {
      tensor {
        dtype: DT_INT32
        tensor_shape {
        }
        int_val: 10
      }
    }
  }
}

总之，GraphDef类是TensorFlow中用于表示计算图的类，可以将计算图序列化为二进制字符串，以及将二进制字符串解析为计算图。这些方法可以帮助我们保存和加载计算图，方便运行和共享。