Python中import_graph_def()函数的详细用法和作用

在Python的TensorFlow库中，import_graph_def()函数用于加载保存的网络模型。它允许我们将之前使用export_saved_model()或tf.train.write_graph()函数保存的计算图载入到当前的会话中，并使用这个模型进行预测或其他相关操作。

import_graph_def()函数的基本语法如下：

tf.import_graph_def(graph_def, input_map=None, return_elements=None, name=None, op_dict=None, producer_op_list=None)

参数说明：

- graph_def：这是一个GraphDef对象，表示待加载的计算图的结构和参数。我们可以通过tf.train.import_meta_graph()或tf.io.read_graph()函数从硬盘中读取出这个GraphDef，然后传给import_graph_def()函数进行加载。

- input_map：可选参数，用于将输入tensor映射到实际的tensor。当我们的计算图拥有输入节点时，它是一个字典，键为输入节点的名字，值为实际输入的tensor。

- return_elements：可选参数，用于指定计算图中需要从导入的计算图中返回的tensor列表。当我们需要从计算图中返回指定节点的输出时，可以使用这个参数。

- name：可选参数，表示导入的计算图的命名空间。

- op_dict：可选参数，提供在导入过程中使用的操作字典。这个字典将计算图中已有的操作映射到运行时使用的操作。

- producer_op_list：可选参数，用于手动传递为图中的操作提供上下文的操作列表。操作列表中的操作将作为生成者操作传递给模型的引擎。

接下来，我们看一个使用import_graph_def()函数的示例：

import tensorflow as tf

# 导入保存好的GraphDef
with tf.gfile.FastGFile('path_to_saved_graph.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 创建一个空的Graph对象
graph = tf.Graph()

# 导入GraphDef到当前的会话中
with graph.as_default():
    tf.import_graph_def(graph_def)

# 获取输入和输出的tensor
input_tensor = graph.get_tensor_by_name('input_tensor_name:0')
output_tensor = graph.get_tensor_by_name('output_tensor_name:0')

# 运行模型进行预测
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})
    print(output)

在这个示例中，我们首先使用tf.gfile.FastGFile()函数从硬盘中读取保存好的GraphDef文件，然后创建一个空的Graph对象。接下来，我们使用tf.import_graph_def()函数将GraphDef导入到当前的会话中。通过graph.get_tensor_by_name()函数，我们获取输入和输出的tensor，并使用tf.Session()来运行这个模型进行预测操作。

总之，import_graph_def()函数可以帮助我们加载保存好的计算图，将其导入到当前的会话中，并使用这个模型进行预测或其他相关操作。