Python中import_graph_def()函数的功能和使用方法

tf.import_graph_def()函数用于导入一个GraphDef协议缓冲区并返回一个包含图表的tf.Graph对象。GraphDef是一个序列化的TensorFlow计算图表示，它包含了计算图中的操作和张量的定义。

函数的使用方式如下所示：

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
    with tf.gfile.FastGFile('path_to_graph.pb', 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')

首先，我们用tf.gfile.FastGFile()函数打开一个图文件（GraphDef文件），并以二进制模式读取文件的内容。然后，我们创建一个新的GraphDef对象，并通过ParseFromString()方法将文件内容解析为GraphDef对象。最后，我们使用tf.import_graph_def()函数将GraphDef对象导入到当前默认的计算图中。

在导入图表之后，我们可以使用sess.graph访问默认图表，并查看图表的各个操作和张量。

下面是一个完整的示例，展示了如何使用tf.import_graph_def()函数导入图表，并查看图表中的操作和张量的名称：

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
    with tf.gfile.FastGFile('path_to_graph.pb', 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')

    graph = sess.graph

    # 查看图表中的操作
    for op in graph.get_operations():
        print(op.name)

    # 查看图表中的张量
    for tensor in graph.get_tensor_by_name():
        print(tensor.name)

在以上示例中，path_to_graph.pb是要导入的GraphDef文件的路径。我们首先解析GraphDef文件并导入图表到当前计算图中。然后，我们可以使用graph.get_operations()方法获取图表中的操作，并使用graph.get_tensor_by_name()方法获取图表中的张量。