TensorFlow中graph_util()函数的调用和应用指南

graph_util()是TensorFlow中的一个辅助函数，用于处理图形操作的工具函数。它提供了一些有用的功能，如序列化模型、合并模型、重置模型等。下面是graph_util()函数的调用和应用指南以及一个使用例子。

调用graph_util()函数可以使用以下方式：

from tensorflow.python.framework import graph_util

graph_util()函数的主要用途如下：

1. 将模型序列化为字节形式。可以使用以下函数实现：

def to_graph_def(model):
    """
    将模型转化为GraphDef类型
    :param model: a TensorFlow model
    :return: a GraphDef object
    """
    return graph_util.convert_variables_to_constants(model.sess, model.sess.graph_def, model.output_node_names)

2. 合并模型中的变量并创建一个新的模型。可以使用以下函数实现：

def merge_models(models):
    """
    合并多个模型中的变量并创建一个新的模型
    :param models: list of TensorFlow models
    :return: a new TensorFlow model with merged variables
    """
    merged_model = tf.Graph()
    with merged_model.as_default():
        merged_sess = tf.Session(graph=merged_model)
        merged_sess.run(tf.global_variables_initializer())
        var_list = {}
        for model in models:
            var_list.update({v.op.name: v for v in tf.global_variables()})
            for var_name, var in var_list.items():
                if var.op.name in model.output_node_names:
                    tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS, var)
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(merged_sess, 'merged_model')
    return merged_model

3. 重置模型中的变量。可以使用以下函数实现：

def reset_model_variables(model):
    """
    重置模型中的变量
    :param model: a TensorFlow model
    """
    with model.graph.as_default():
        for var in tf.global_variables():
            sess.run(tf.variables_initializer(var))

下面是一个使用graph_util()函数的例子：

import tensorflow as tf

def create_model():
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='x')
    W = tf.Variable(2.0, name='W')
    b = tf.Variable(1.0, name='b')
    y = tf.add(tf.multiply(x, W), b, name='y')
    return tf.Session(), x, y

models = []
for _ in range(3):
    sess, x, y = create_model()
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, 'model')
    models.append(sess)

merged_model = merge_models(models)

在这个例子中，我们首先创建了3个具有相同结构的模型，并保存为文件。然后，我们使用merge_models()函数将这3个模型合并为一个模型。最终的合并模型被保存为'merged_model'文件。