TensorFlow中的graph_util()函数详解

在TensorFlow中，graph_util()函数是一个用于处理计算图的实用函数。它提供了一些有用的功能，可以帮助我们更好地管理和操作计算图。

以下是graph_util()函数的几个常用功能：

1. convert_variables_to_constants：将计算图中的变量转换为常量。

这个函数可以将计算图中的变量转换为常量节点，以便在模型导出时可以将模型参数保存为常量，以减小模型文件的大小。例如，我们可以使用以下代码将变量转换为常量：

   from tensorflow.python.framework import graph_util

   tf.compat.v1.reset_default_graph()

   # 定义一个变量
   weights = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[10, 10]), trainable=True, name='weights')
   bias = tf.Variable(tf.zeros(shape=[10]), trainable=True, name='bias')

   # 将变量转换为常量
   constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['output'])
   

在上面的代码中，我们首先定义了一些变量，然后使用convert_variables_to_constants()函数将这些变量转换为常量。转换后的常量图将保存在constant_graph中。

2. remove_training_nodes：移除计算图中的训练相关节点。

这个函数可以帮助我们移除计算图中的训练相关节点，例如优化器、损失函数等。这对于导出模型时非常有用，因为在推理阶段我们不再需要这些训练相关的节点。以下是一个示例：

   from tensorflow.python.framework import graph_util

   tf.compat.v1.reset_default_graph()

   # 构建计算图
   inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='inputs')
   labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1], name='labels')
   weights = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[10, 1]), trainable=True, name='weights')
   bias = tf.Variable(tf.zeros(shape=[1]), trainable=True, name='bias')
   logits = tf.matmul(inputs, weights) + bias
   loss = tf.reduce_mean(tf.square(logits - labels))

   # 移除训练相关节点
   inference_graph = graph_util.remove_training_nodes(sess.graph_def)

   # 保存计算图
   tf.io.write_graph(inference_graph, '.', 'inference_graph.pb', as_text=False)
   

在上面的代码中，我们首先构建了一个包含训练相关节点的计算图，然后使用remove_training_nodes()函数移除这些训练相关节点。清理后的计算图将保存在inference_graph中，并可以使用tf.io.write_graph()函数将其保存为.pb文件。

3. extract_sub_graph：提取计算图中指定节点的子图。

这个函数可以帮助我们从计算图中提取指定节点的子图。这对于导出模型的部分计算图时非常有用。以下是一个示例：

   from tensorflow.python.framework import graph_util

   tf.compat.v1.reset_default_graph()

   # 读取计算图
   with tf.io.gfile.GFile('graph.pb', 'rb') as f:
       graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
       graph_def.ParseFromString(f.read())

   # 提取指定节点的子图
   sub_graph = graph_util.extract_sub_graph(graph_def, ['input', 'output'])

   # 保存子图
   tf.io.write_graph(sub_graph, '.', 'sub_graph.pb', as_text=False)
   

在上面的代码中，我们首先使用tf.io.gfile.GFile()函数从文件中读取计算图，并将其解析为graph_def。然后，我们使用extract_sub_graph()函数提取输入节点为'input'和输出节点为'output'的子图，并将子图保存为sub_graph.pb文件。

总结起来，graph_util()函数是一个非常实用的辅助函数，可以帮助我们更方便地管理和操作计算图。它可以将变量转换为常量、移除训练相关节点和提取指定节点的子图。这些功能在模型导出和优化时非常有用。