Python中使用import_graph_def()导入图定义

在Python中，可以使用import_graph_def()函数导入图定义。该函数位于tensorflow.compat.v1模块中。

以下是一个使用import_graph_def()函数导入图定义的示例代码：

import tensorflow.compat.v1 as tf

# 导入图定义
with tf.Session() as sess:
    # 从文件中加载图定义
    graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.gfile.GFile('graph.pb', 'rb') as f:
        graph_def.ParseFromString(f.read())
    
    # 导入图定义
    tf.import_graph_def(graph_def)

    # 打印图中的操作节点
    for op in tf.get_default_graph().get_operations():
        print(op.name)

    # 运行操作节点
    input_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('input:0')
    output_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('output:0')
    result = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})
    print(result)

在这个示例中，首先使用tf.Session()创建一个 TensorFlow 会话。然后通过tf.gfile.GFile()从文件中加载图定义。GraphDef是 TensorFlow 的图定义协议缓冲区，可以使用ParseFromString()方法将其解析为GraphDef对象。然后可以使用tf.import_graph_def()函数将加载的图定义导入到默认图中。

接下来，可以使用tf.get_default_graph().get_operations()方法获取默认图中的所有操作节点，并打印它们的名称。

最后，可以通过使用tf.get_default_graph().get_tensor_by_name()方法获取输入和输出张量，并通过使用sess.run()来运行图中的操作节点。

需要注意的是，import_graph_def()函数只在tensorflow.compat.v1模块中可用，因为在TensorFlow 2.0中，已经不再支持显式地导入计算图，而是更加倾向于使用TensorFlow函数式API（例如tf.function）或Keras来定义模型。

希望以上示例可以帮助你使用import_graph_def()函数导入图定义。