Python中import_graph_def()函数的用途和注意事项

import_graph_def()是TensorFlow中的一个函数，用于将一个GraphDef(图定义)协议缓冲区(protocol buffer)中的定义导入到当前的图中。

GraphDef是一个a protocol buffer，用于表示TensorFlow计算图中的节点和边。import_graph_def()函数可以将一个GraphDef对象中定义的计算图导入到当前的TensorFlow默认图中，以便在当前图中使用。

使用import_graph_def()函数主要有以下几个用途：

1. 加载已经训练好的模型：在很多情况下，我们需要在训练和推理分开的环境中使用模型。训练好的模型通常被保存为GraphDef对象的形式，可以通过import_graph_def()函数将其加载到当前图中，并进行推理运算。

2. 在不同的环境中共享计算图：有时候，我们需要在不同的环境中共享同一个计算图。通过将GraphDef对象导出，并在不同的环境中使用import_graph_def()函数进行导入，可以实现这个功能。

3. 模型分割和组合：有时候，我们需要将一个大的计算图分割成多个小的计算图，或者将多个小的计算图组合成一个大的计算图。import_graph_def()函数可以将多个小的GraphDef对象导入到一个大的计算图中，实现模型的分割和组合。

使用import_graph_def()函数需要注意以下几个事项：

1. import_graph_def()函数导入的计算图必须是一个完整的计算图，即所有的依赖关系都能够正确地解析和找到。如果导入的计算图中使用了其他计算图中定义的操作和变量，必须保证这些操作和变量在导入之前已经被正确地定义。

2. 当导入一个计算图时，import_graph_def()函数会自动将计算图中定义的操作和变量添加到当前计算图中。如果当前计算图中已经定义了同样的操作和变量，import_graph_def()函数会抛出一个异常。

3. import_graph_def()函数会将导入的计算图的节点和边添加到当前计算图中，并维持导入计算图中定义的节点和边之间的依赖关系。如果导入的计算图中的某些节点依赖于当前计算图中未定义的节点，import_graph_def()函数会抛出一个异常。

下面是一个使用import_graph_def()函数的例子：

import tensorflow as tf

# 从文件中加载GraphDef对象
with tf.gfile.GFile('model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 导入GraphDef对象到当前默认图
tf.import_graph_def(graph_def)

在这个例子中，我们从文件中加载一个保存的GraphDef对象，并使用import_graph_def()函数将其中定义的计算图导入到当前的默认图中。然后可以在该计算图中使用和修改这些导入的操作和变量。