TensorFlow图IO模块的基本用法

TensorFlow的图IO（Graph IO）模块提供了一种将图保存到文件中，并能够从文件中加载图的能力。图IO模块可以让您无需重新定义图，就能够保存和加载TensorFlow的计算图。

以下是TensorFlow图IO模块的基本用法，并提供了一个使用例子：

1. 保存图：

使用tf.train.write_graph函数来保存图。该函数的参数包括图对象、目标文件夹路径和文件名等。

   import tensorflow as tf
   
   # 创建图
   graph = tf.Graph()
   with graph.as_default():
       x = tf.placeholder(tf.float32, name="input")
       y = tf.add(x, 1, name="output")
   
   # 保存图
   tf.train.write_graph(graph, "path/to/folder", "graph.pb", as_text=False)
   

上面的代码将保存一个名为"graph.pb"的TensorFlow图到指定的文件夹中。

2. 加载图：

使用tf.train.import_graph_def函数从保存的图文件中加载图。该函数的参数包括图定义（GraphDef）对象和session对象等。

   import tensorflow as tf
   
   # 创建会话
   sess = tf.Session()
   
   # 加载图
   with tf.gfile.FastGFile("path/to/graph.pb", "rb") as f:
       graph_def = tf.GraphDef()
       graph_def.ParseFromString(f.read())
       tf.import_graph_def(graph_def, name="")
   
   # 获取输入和输出节点
   input_node = sess.graph.get_tensor_by_name("input:0")
   output_node = sess.graph.get_tensor_by_name("output:0")
   
   # 在图中进行计算
   result = sess.run(output_node, feed_dict={input_node: 1.0})
   print(result)
   

上面的代码将从指定的图文件中加载图，并在会话（session）中进行计算。在加载图之后，可以使用get_tensor_by_name函数获取输入和输出节点，然后使用sess.run函数运行图，并提供输入数据。

3. 可视化图：

使用tf.summary.FileWriter来写入TensorBoard的summary文件，然后使用TensorBoard来可视化图。

   import tensorflow as tf
   
   # 创建图
   graph = tf.Graph()
   with graph.as_default():
       x = tf.placeholder(tf.float32, name="input")
       y = tf.add(x, 1, name="output")
   
   # 写入TensorBoard的summary文件
   with tf.Session(graph=graph) as sess:
       writer = tf.summary.FileWriter("path/to/logdir", sess.graph)
       
   # 运行TensorBoard
   # 在命令行中输入：tensorboard --logdir=path/to/logdir
   

上面的代码将创建一个包含一个输入和一个输出节点的图，并将其写入TensorBoard的summary文件。然后，可以在命令行中运行TensorBoard，并指定logdir参数来查看可视化的图。

以上是TensorFlow图IO模块的基本用法和一个使用例子。使用图IO模块可以方便地保存和加载TensorFlow的计算图，以及通过TensorBoard进行图的可视化。