将TensorFlow模型转化为可用图的graph_util()函数详解

在TensorFlow中，可以使用graph_util模块中的graph_util()函数将训练好的模型转化为可以使用的图形。graph_util()函数提供了一种将神经网络模型的参数进行压缩和冻结的方法，这样可以减小模型的体积并提高性能。

图形是神经网络的核心组成部分之一，包含了网络的结构和参数。在训练模型之后，将模型转化为图形的过程被称为模型的持久化。

graph_util()函数可以用于以下两个方面：

1. 冻结图形：将模型的参数固定为常数，使其不再改变。这样可以减小模型的体积。

2. 将图形转化为.pb文件：将模型保存为TensorFlow所支持的.pb文件格式，可以在其他平台上使用。

graph_util()函数的使用步骤如下：

1. 导入graph_util模块：

from tensorflow.python.framework import graph_util

2. 加载已经训练好的模型：

saver = tf.train.import_meta_graph('model/model.ckpt.meta')

3. 恢复图形并获取默认的图形：

graph = tf.get_default_graph()

4. 定义输入和输出节点的名称：

input_name = 'input:0'
output_name = 'output:0'

5. 获取输入和输出节点的Tensor对象：

input_tensor = graph.get_tensor_by_name(input_name)
output_tensor = graph.get_tensor_by_name(output_name)

6. 使用graph_util()函数将图形冻结并转化为.pb文件：

frozen_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph.as_graph_def(), [output_name])

7. 将冻结的图保存为.pb文件：

with tf.gfile.GFile('model/frozen_graph.pb', 'wb') as f:
    f.write(frozen_graph.SerializeToString())

使用graph_util()函数将模型转化为图形的一个例子如下：

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

# 加载已经训练好的模型
saver = tf.train.import_meta_graph('model/model.ckpt.meta')

# 恢复图形并获取默认的图形
graph = tf.get_default_graph()

# 定义输入和输出节点的名称
input_name = 'input:0'
output_name = 'output:0'

# 获取输入和输出节点的Tensor对象
input_tensor = graph.get_tensor_by_name(input_name)
output_tensor = graph.get_tensor_by_name(output_name)

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 加载已经训练好的模型参数
    saver.restore(sess, 'model/model.ckpt')
    
    # 使用graph_util()函数将图形冻结并转化为.pb文件
    frozen_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph.as_graph_def(), [output_name])
    
    # 将冻结的图保存为.pb文件
    with tf.gfile.GFile('model/frozen_graph.pb', 'wb') as f:
        f.write(frozen_graph.SerializeToString())

上述例子中，通过加载已经训练好的模型，获取输入和输出节点的Tensor对象，并使用graph_util()函数将图形冻结并转化为.pb文件。最后将冻结的图形保存为.pb文件。

通过使用graph_util()函数，可以将TensorFlow模型转化为可用的图形，并对其进行冻结和压缩，从而减小模型的体积并提高性能。