使用graph_util()函数转化TensorFlow模型的简便方法

为了更方便地转化TensorFlow模型，TensorFlow提供了一个名为graph_util的工具函数。graph_util提供了一些用于对TensorFlow图进行操作的函数，例如合并变量和固化模型。下面将介绍如何使用graph_util函数来转化TensorFlow模型，并给出一个使用例子。

首先，需要导入必要的库和模块：

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

然后，加载已经训练好的TensorFlow模型：

# 加载已经训练好的模型
saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
session = tf.Session()
saver.restore(session, 'model.ckpt')
graph = session.graph

接下来，可以使用graph_util提供的函数来操作图。下面是一个常用的示例，将图中的变量合并成固定的张量表示：

# 合并所有图中的变量
merged_vars = graph_util.merge_all_variables(session)

上述代码中，merge_all_variables函数将会根据图中所有的变量创建一个合并后的张量。

最后，将合并后的变量保存为一个新的TensorFlow模型：

# 保存合并后的变量为新的模型
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(session, graph.as_graph_def(), ['output'])
with tf.gfile.GFile('model.pb', 'wb') as f:
    f.write(output_graph_def.SerializeToString())

在上述代码中，convert_variables_to_constants函数将会把变量转化为常量，并且将图的定义保存为新的模型。

整个流程如下：

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.ckpt.meta')
session = tf.Session()
saver.restore(session, 'model.ckpt')
graph = session.graph

# 合并所有图中的变量
merged_vars = graph_util.merge_all_variables(session)

# 保存合并后的变量为新的模型
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(session, graph.as_graph_def(), ['output'])
with tf.gfile.GFile('model.pb', 'wb') as f:
    f.write(output_graph_def.SerializeToString())

这是一个使用graph_util函数的简单例子，它展示了如何将TensorFlow模型转化为一个固定的模型存储在.pb文件中。这个新的模型文件不再依赖于原始的变量文件，可以更方便地部署到生产环境中。

需要注意的是，在使用graph_util函数之前，需要先在图中恢复所有的变量。这可以通过tf.train.import_meta_graph()函数来实现。然后才能将图中的变量合并并保存为新的模型。

总结起来，graph_util函数提供了一种简便的方法来转化TensorFlow模型。通过使用graph_util的函数，可以更方便地合并和固化变量，并将模型保存为一个.pb文件，从而更容易地进行部署和使用。