import_graph_def()函数在Python中的应用

import_graph_def()函数是TensorFlow中的一个函数，用于将图定义导入到当前默认的图中。该函数可以从文件中读取图定义，并将其添加到默认图中。它通常用于加载保存的模型，以便在训练或推断期间使用。

下面是一个使用import_graph_def()函数的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

# 定义函数从pb文件中加载图定义
def load_graph_def(pb_file):
    with tf.Session() as sess:
        with gfile.FastGFile(pb_file, 'rb') as f:
            # 创建一个空的GraphDef对象
            graph_def = tf.GraphDef()
            # 从文件中读取图定义
            graph_def.ParseFromString(f.read())
            # 将graph_def导入到默认图中
            tf.import_graph_def(graph_def)

# 加载图定义
load_graph_def('model.pb')

# 通过name_scope和variable_scope访问图中的操作和变量
with tf.Session() as sess:
    # 获取默认图
    default_graph = tf.get_default_graph()
    # 在默认图中查找指定名称的操作
    op = default_graph.get_operation_by_name('op_name')
    # 在默认图中查找指定名称的变量
    var = default_graph.get_tensor_by_name('var_name:0')

    # 执行操作
    result = sess.run(op.outputs[0])
    # 获取变量的值
    value = sess.run(var)

上述例子中，首先定义了一个load_graph_def()函数，该函数用于从保存的.pb文件中加载图定义。然后调用load_graph_def()函数加载图定义。接下来，通过tf.get_default_graph()函数获取默认图，并通过get_operation_by_name()函数和get_tensor_by_name()函数查找特定名称的操作和变量。最后，在Session中执行操作和获取变量的值。

在实际应用中，import_graph_def()函数可用于加载预训练的模型，并在推断任务中使用这些模型。例如，可以将训练好的图定义保存为.pb文件，然后使用import_graph_def()函数加载并在新的数据上进行推断。

总结起来，import_graph_def()函数是TensorFlow中用于导入图定义的一个功能强大的函数，可以从文件中读取图定义，并将其添加到默认图中，以便在后续的训练或推断任务中使用。