使用graph_util()函数转化TensorFlow模型为可训练的图

在TensorFlow中，我们可以使用GraphDef格式来表示神经网络模型的图结构。然而，如果我们要对这个模型进行训练或做一些其它操作，我们需要将图结构转换为可训练的形式。TensorFlow提供了一个非常方便的函数graph_util.convert_variables_to_constants来完成这个任务。它将模型图中的变量转换为常量，从而使得整个图变为一个常量图，从而简化了模型的使用和部署。

下面我将给出一个示例，说明如何使用graph_util.convert_variables_to_constants函数将一个加法模型转换为一个可训练的图。首先，我们先定义一个简单的加法模型，包括两个输入a和b，以及一个输出c，其中c等于a + b：

import tensorflow as tf

# 定义输入的占位符
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='a')
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='b')

# 定义加法操作
c = tf.add(a, b, name='c')

# 创建会话并运行加法操作
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c, feed_dict={a: [1, 2, 3], b: [4, 5, 6]})
    print(result)

运行上述代码会输出[5. 7. 9.]，表示两个数组分别对应位置相加的结果。

接下来，我们将使用graph_util.convert_variables_to_constants函数将上述模型转换为一个可训练的图：

from tensorflow.python.framework import graph_util

# 创建一个空的图
with tf.Graph().as_default() as graph:
    # 将图的定义添加到图中
    tf.import_graph_def(tf.get_default_graph().as_graph_def(), name='')

    # 将图中的变量转换为常量
    output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph.as_graph_def(), ['c'])

在上述代码中，我们首先创建了一个空的图，然后将原始模型的图定义添加到这个空的图中。接下来，我们调用graph_util.convert_variables_to_constants函数，将图中的变量转换为常量，并指定了我们要保留的输出节点名称为'c'。函数的返回值output_graph_def是一个包含了转换后的图结构的GraphDef对象。

现在，我们可以使用这个转换后的图来进行训练或其它操作。比如，我们可以使用新的图结构来构建一个优化器，并对模型进行训练：

# 创建一个新的图
with tf.Graph().as_default() as new_graph:
    # 将转换后的图定义添加到新的图中
    tf.import_graph_def(output_graph_def, name='')

    # 获取模型的输入和输出节点
    input_node = new_graph.get_tensor_by_name('a:0')
    output_node = new_graph.get_tensor_by_name('c:0')

    # 定义损失函数和优化器
    target = tf.constant([2, 3, 4], dtype=tf.float32)
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(output_node - target))
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
    train_op = optimizer.minimize(loss)

    # 创建会话并进行训练
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        for i in range(100):
            _, loss_value = sess.run([train_op, loss], feed_dict={input_node: [1, 2, 3]})
            print('Step: {}, Loss: {}'.format(i+1, loss_value))

在上述代码中，我们首先创建了一个新的图，然后将转换后的图定义添加到这个新的图中。接下来，我们通过new_graph.get_tensor_by_name方法获取了模型的输入节点和输出节点，并定义了损失函数和优化器。最后，我们创建了一个会话，并通过迭代训练操作来优化模型。

综上所述，我们可以使用graph_util.convert_variables_to_constants函数将一个TensorFlow模型转换为一个可训练的图。通过这种方式，我们可以更方便地使用和部署模型，而无需再关心变量的初始化和保存。