在Python中使用import_graph_def()加载图定义的方法

在Python中，可以使用import_graph_def()方法加载已经定义好的图（Graph Definition）。这个方法可以用于导入使用TensorFlow框架定义的图模型。通过加载已经定义好的图模型，可以重用已经训练好的模型，用于预测或者进行其他的操作。

下面是一个使用import_graph_def()方法加载图定义的代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载定义好的图模型
with tf.gfile.FastGFile('model.pb', 'rb') as f:
    # 导入图模型
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 获取输入和输出的Tensor
    input = sess.graph.get_tensor_by_name('input_tensor:0')
    output = sess.graph.get_tensor_by_name('output_tensor:0')

    # 输入数据进行预测
    prediction = sess.run(output, feed_dict={input: input_data})

    # 打印预测结果
    print(prediction)

在上面的例子中，首先使用tf.gfile.FastGFile()方法加载定义好的图模型，这里模型文件的名称为model.pb。然后通过ParseFromString()方法解析二进制数据，将其转换为图模型的定义。最后，使用tf.import_graph_def()方法导入图模型，并指定导入的名称（这里为空字符串）。

在会话（Session）中，可以通过sess.graph.get_tensor_by_name()方法获取输入和输出的Tensor。这里通过名称获取的Tensor的格式为'tensor_name:port_index'。然后，使用sess.run()方法进行预测，将输入数据传递给输入的Tensor，并获取预测结果。

需要注意的是，在加载图模型时，必须使用与导出时相同的数据类型，并且保持输入和输出的形状一致。否则，在预测时可能会出现错误。

除了加载已经定义好的图模型，还可以使用import_graph_def()方法加载其他的图定义，用于进一步的操作。可以通过设置不同的名称来加载不同的图模型，进而实现模型的组合和复用。

总之，通过import_graph_def()方法，可以在Python中加载图模型的定义，重用已经训练好的模型，并进行预测等操作。这个方法是TensorFlow中非常有用的函数之一。