使用import_graph_def()函数在Python中加载和使用图定义

在TensorFlow中，可以使用import_graph_def()函数加载和使用图定义。import_graph_def()函数允许将图定义导入到当前的默认图中，以便在代码中使用。

以下是一个使用import_graph_def()函数加载和使用图定义的示例代码：

import tensorflow as tf

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

# 创建默认图并导入图定义
with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# 使用导入的图定义
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 获取输入和输出节点
    input_tensor = graph.get_tensor_by_name('input_tensor:0')
    output_tensor = graph.get_tensor_by_name('output_tensor:0')

    # 输入数据
    input_data = ...

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

    # 处理输出数据
    ...

在上面的代码中，首先使用tf.GraphDef()创建一个空的图定义对象graph_def。然后，使用tf.gfile.FastGFile()函数打开一个.pb文件，并使用ParseFromString()将读取的内容解析到graph_def中。

接下来，使用tf.Graph().as_default()创建一个默认图，并使用tf.import_graph_def()函数将图定义导入到默认图中，命名为空字符串。

然后，使用tf.Session()创建一个会话，并将导入的图定义作为参数传递给会话。通过graph.get_tensor_by_name()函数获取导入的图定义中的输入和输出节点，并将其存储在input_tensor和output_tensor中。

接下来，可以将输入数据填充到input_tensor中，并使用sess.run()函数运行模型，将结果存储在output_data中。

最后，可以根据需要进一步处理输出数据。