深入理解TensorFlow中graph_util()函数的功能

graph_util()函数是TensorFlow中的一个工具函数，它可以将一个计算图(Graph)转换为一个可以序列化的GraphDef Protocol Buffer。

在TensorFlow中，计算图是由一系列的操作(Operation)组成的。graph_util()函数可以将一个计算图中的所有操作及其输入/输出关系转换为一个GraphDef对象，该对象可以被序列化并保存到磁盘上，或者用于在不同的TensorFlow会话中加载和执行相同的计算图。

以下是一个示例，演示了如何使用graph_util()函数将计算图保存到磁盘并加载它：

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

# 创建计算图
a = tf.Variable([2], dtype=tf.float32, name="a")
b = tf.Variable([4], dtype=tf.float32, name="b")
c = tf.add(a, b, name="c")

# 初始化变量和会话
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init_op)

# 保存计算图
graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
output_node_names = ["c"]
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph_def, output_node_names)
with tf.gfile.GFile("graph_def.pb", "wb") as f:
    f.write(output_graph_def.SerializeToString())

# 加载计算图
with tf.Session() as sess:
    with tf.gfile.FastGFile("graph_def.pb", "rb") as f:
        restored_graph_def = tf.GraphDef()
        restored_graph_def.ParseFromString(f.read())
        tf.import_graph_def(restored_graph_def, name="")
    
    # 获取输入和输出张量
    x = sess.graph.get_tensor_by_name("a:0")
    y = sess.graph.get_tensor_by_name("b:0")
    z = sess.graph.get_tensor_by_name("c:0")
    
    # 使用计算图进行计算
    result = sess.run(z, feed_dict={x: [2], y: [4]})
    print("Result: ", result)  # 输出 [6.0]

在这个例子中，我们创建了一个简单的计算图，该图包含两个输入变量a和b，以及一个将a和b相加得到输出变量c的操作。我们使用graph_util()函数将整个计算图保存到graph_def.pb文件中，并加载它到另一个计算图中进行计算。

使用graph_util()函数之前，我们需要先创建一个GraphDef对象，这可以通过调用tf.get_default_graph().as_graph_def()来实现。然后，我们指定要保存的输出节点名称，并调用graph_util.convert_variables_to_constants()函数将计算图转换为一个常量图，以便在加载后能够直接执行计算。

在加载计算图后，我们可以使用其get_tensor_by_name()方法来获取输入和输出张量，并使用sess.run()方法进行计算。这个例子中，我们将a和b的值分别设置为2和4，然后计算变量c的值，并打印结果。

总而言之，graph_util()函数用于将TensorFlow计算图转换为可以保存到磁盘并在不同会话中加载和执行的格式，并且非常有用。