优化TensorFlow模型的方法之graph_util()函数

在TensorFlow中，可以使用graph_util模块中的graph_util()函数来优化模型。该函数可以将一个训练好的模型导出为一个优化后的图形定义文件，从而减少模型的大小和复杂度，并提高模型的性能。

graph_util()函数具有以下几个参数：

- sess：表示当前的TensorFlow会话。

- input_graph_def：表示输入的图形定义，可以通过tf.get_default_graph().as_graph_def()获得。

- output_node_names：表示输出节点的名称，可以包含多个输出节点，多个节点之间使用逗号分隔。

- optimize_tensors：表示是否对图形进行优化，默认为True。

- variable_names_whitelist：一个用于选择要保留的变量名的白名单。如果不提供白名单，则默认保留所有的变量。

- variable_names_blacklist：一个用于选择要过滤掉的变量名的黑名单。如果不提供黑名单，则默认不过滤任何变量。

- return_elements：一个用于选择要返回的Tensor的索引列表。如果未提供此参数，则默认返回所有Tensor。

下面是使用graph_util()函数优化模型的一个简单示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util

# 定义一个简单的计算图，该图求两个常量的和
a = tf.constant(2.0, name="a")
b = tf.constant(3.0, name="b")
c = tf.add(a, b, name="c")

# 创建一个TensorFlow会话
sess = tf.Session()

# 导出图形定义
input_graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()

# 使用graph_util()函数优化模型
output_node_names = "c"
optimized_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, input_graph_def, output_node_names.split(","))

# 保存优化后的模型
tf.train.write_graph(optimized_graph_def, ".", "optimized_model.pb", as_text=False)

# 关闭会话
sess.close()

在上面的示例中，首先创建了一个简单的计算图，该图求两个常量a和b的和。然后创建了一个TensorFlow会话，并调用graph_util()函数将该会话中的图形定义进行优化。最后，通过调用tf.train.write_graph()函数将优化后的模型保存到文件中。

需要注意的是，graph_util()函数只能优化运行tensorflow 1.x版本的计算图。如果你使用的是tensorflow 2.x版本，可以考虑使用tensorflow.compat.v1中的函数来构建和优化计算图。