使用graph_util()函数优化TensorFlow模型的新方法

在TensorFlow中，我们可以使用graph_util模块的graph_util()函数来优化模型。该函数可以将TensorFlow计算图中的变量转化为常量，并将不必要的节点删除，以降低模型的存储大小和计算复杂度。

graph_util()函数的使用方法如下：

graph_util.convert_variables_to_constants(sess, input_graph_def, output_node_names, variable_names_whitelist=None)

- sess：TensorFlow会话对象，用于加载和保存模型。

- input_graph_def：输入的计算图定义。

- output_node_names：需要保留的输出节点的名称。

- variable_names_whitelist：需要保留的变量名称的白名单。如果没有指定，则会将所有变量转化为常量。

下面是一个使用graph_util()函数优化TensorFlow模型的例子：

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

# 创建计算图
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='x')
y = tf.add(x, 1, name='y')

# 创建会话对象
sess = tf.Session()

# 初始化变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 保存原始模型
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'model.ckpt')

# 加载模型
saver.restore(sess, 'model.ckpt')

# 优化模型
input_graph_def = sess.graph.as_graph_def()
output_node_names = ['y']
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, input_graph_def, output_node_names)

# 保存优化后的模型
with tf.gfile.GFile('optimized_model.pb', 'wb') as f:
    f.write(output_graph_def.SerializeToString())

# 关闭会话
sess.close()

在上面的例子中，我们创建了一个简单的计算图，该计算图接受一个输入x，然后将x加1得到输出y。然后，我们保存了原始模型，并使用graph_util()函数对模型进行了优化。最后，我们将优化后的模型保存到了文件中。

通过使用graph_util()函数优化模型，我们可以减小模型的大小，提高模型的加载速度，并减少模型在推理阶段的计算复杂度。这对于部署到移动设备或者嵌入式设备上的模型来说尤为重要，因为这些设备通常具有有限的存储和计算资源。