Python中import_graph_def()函数的介绍和应用场景

在TensorFlow中，使用import_graph_def()函数可以将事先定义好的计算图导入到当前的会话中。导入计算图后，可以使用会话来运行计算图中的操作。

import_graph_def()函数的具体语法如下：

import_graph_def(graph_def, input_map=None, return_elements=None, name='')

参数说明：

- graph_def：一个GraphDef协议缓冲区，表示要导入的计算图。可以使用tf.train.write_graph()函数将计算图保存为二进制文件，然后使用tf.gfile.GFile()函数读取二进制文件，并用tf.GraphDef.ParseFromString()函数将其解析为GraphDef对象。

- input_map：一个字典，用于指定替换计算图中的输入节点。字典的键是要替换的输入节点的名称，字典的值是要替换为的输入张量。

- return_elements：一个字符串列表，表示希望获取计算图中哪些操作的输出张量。如果不指定该参数，则会返回所有操作的输出张量。

- name：一个可选的字符串，表示将导入的计算图命名为该名称。

下面是一个使用import_graph_def()函数的例子：

import tensorflow as tf

# 导入计算图
with tf.gfile.GFile('path/to/your/model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

    # 指定输入数据的占位符
    input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='input')

    # 导入计算图到当前会话
    tf.import_graph_def(graph_def, input_map={'input:0': input_placeholder}, name='')

# 通过名称获取需要运行的操作
input_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('input:0')
output_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('output:0')

# 使用会话执行计算图
with tf.Session() as sess:
    # 输入数据
    input_data = ...

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

上述代码首先打开一个二进制文件，读取其中的计算图，并使用ParseFromString()方法将其解析为一个GraphDef对象。然后，创建一个占位符input_placeholder来指定输入数据的形状，并调用import_graph_def()函数将计算图导入到当前的会话中。接下来，使用get_tensor_by_name()方法通过名称获取想要运行的操作的输入和输出张量。最后，创建一个会话并使用run()方法执行计算图。

import_graph_def()函数的主要应用场景是在模型转移和模型部署时。一个常见的需求是在训练模型后，将模型导出为一个计算图，并将其用于推理阶段。此时，可以使用import_graph_def()函数将计算图重新导入到新的会话中，并使用会话执行推理操作。

总结一下，import_graph_def()函数是TensorFlow中用来导入计算图的函数。它可以将事先定义好的计算图导入到当前的会话中，并可以通过名称获取想要运行的操作的输入和输出张量。该函数的应用场景主要包括模型转移和模型部署。