Python中import_graph_def()函数的用法和示例

在Python中，import_graph_def()函数用于导入TensorFlow中的图定义。它可以加载以Protocol Buffer格式存储的图并将其添加到当前的默认图中。

import_graph_def()函数的语法如下：

tensorflow.import_graph_def(protobuf_graph_def, name='')

其中，protobuf_graph_def是图的Protocol Buffer定义，它是一个序列化的TensorFlow图定义对象。name是可选的，用于设置导入的图的名称。

示例：

假设我们有一个使用TensorFlow定义的图，保存在名为graph.pb的文件中。可以使用以下代码加载并导入该图：

import tensorflow as tf

# 加载图定义
with tf.gfile.GFile('graph.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 导入图定义
tf.import_graph_def(graph_def)

# 使用导入的图
with tf.Session() as sess:
    # 获取输入和输出张量
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')

    # 创建输入数据
    input_data = ...

    # 运行图
    output_data = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})

在上述示例中，我们首先使用tf.gfile.GFile读取图定义文件graph.pb的内容，并将其解析为GraphDef对象。然后，我们使用tf.import_graph_def()导入图定义，并将其添加到默认图中。

接下来，我们可以使用sess.graph.get_tensor_by_name()方法获取导入的图中的特定张量。在此示例中，我们获取了输入张量和输出张量。

最后，我们创建输入数据，并使用sess.run()运行图以获取输出数据。

请注意，由于import_graph_def()函数在默认图中添加了新的操作，因此在导入图之后，如果要重新加载新的图，则需要使用tf.reset_default_graph()重置默认图。