TensorFlow中graph_util()函数的原理和使用方法

在TensorFlow中，graph_util模块提供了一些实用的函数来处理和修改计算图。其中，graph_util.merge_saved_model()函数可以将已保存的模型合并到给定的计算图中。

这个函数的原理是首先加载已保存的模型，并通过检查其图定义和变量列表等信息来创建一个新的计算图。然后，它遍历给定的计算图中的每个操作，并将其添加到新的计算图中。最后，它将已保存的模型的变量值复制到新的计算图的对应变量中。

使用方法如下：

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

# 加载已保存的模型
saved_model_path = 'path/to/saved_model'
with tf.Session() as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, ['serve'], saved_model_path)

# 创建新的计算图
new_graph = tf.Graph()

# 合并已保存的模型到新的计算图
with new_graph.as_default():
    new_inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='new_inputs')
    # 根据需要添加更多操作

    # 获取所有操作的集合
    ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)

    # 合并已保存的模型到新的计算图
    restored_graph_def = graph_util.get_graph_def_from_saved_model(saved_model_path)
    with tf.Session() as sess:
        tf.import_graph_def(restored_graph_def, name='')
        tf.global_variables_initializer().run()

        # 复制变量的值到新的计算图
        for old_op, new_op in zip(ops, tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)):
            new_op.assign(sess.run(old_op))

# 保存新的计算图
output_path = 'path/to/output_model'
with tf.Session(graph=new_graph) as sess:
    tf.saved_model.simple_save(sess, output_path, inputs={'new_inputs': new_inputs},
                               outputs={'new_outputs': new_outputs})

在给定的例子中，首先加载了已保存的模型，然后创建了一个新的计算图，并通过添加新的操作来扩展新的计算图。接下来，使用graph_util.get_graph_def_from_saved_model()函数从已保存的模型中获取图定义，并使用tf.import_graph_def()函数将该图定义导入为新计算图的一部分。最后，通过使用sess.run()获取已保存的模型中的变量值，并将其复制到新的计算图的对应变量中。最终，使用tf.saved_model.simple_save()函数将新的计算图保存为一个新的模型。

上述例子展示了如何使用graph_util.merge_saved_model()函数将已保存的模型合并到新的计算图中，以及如何使用新的计算图保存为一个新的模型。这个函数在许多场景中都非常有用，特别是当我们希望扩展或修改已保存的模型时。