TensorFlow中graph_util()函数的目的和作用

在TensorFlow中，graph_util()函数是一个辅助函数，用于操作Graph的工具类。它提供了很多有用的函数，可以用于对Graph进行操作、分析和优化。graph_util()函数的目的主要是帮助用户更好地管理和使用TensorFlow的计算图。

graph_util()函数的作用包括以下几个方面：

1. 生成GraphDef对象：可以使用graph_util.convert_variables_to_constants()函数将计算图中的变量转换为常量，并返回一个GraphDef对象。这个函数可以用于创建一个包含所有的变量和操作的完全序列化的GraphDef对象。

下面是一个使用convert_variables_to_constants()函数的示例：

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

# 定义一个简单的计算图
a = tf.constant(2, name='a')
b = tf.constant(3, name='b')
c = tf.add(a, b, name='c')

# 将计算图中的变量转换为常量
graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph_def, ['c'])

# 保存GraphDef对象到文件
output_file = './my_model.pb'
with tf.gfile.FastGFile(output_file, 'wb') as f:
    f.write(graph_def.SerializeToString())

上述代码中，我们定义了一个简单的计算图，然后使用convert_variables_to_constants()函数将计算图中的变量转换为常量，并将结果保存到my_model.pb文件中。

2. 对Graph进行优化：graph_util库中还提供了一些函数，可以对计算图进行优化，例如移除无用节点和边、合并相同类型的节点、简化节点等。这些优化函数可以帮助我们减少计算图的复杂性，提高计算效率。

下面是一个使用optimize_for_inference()函数进行图优化的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.tools import optimize_for_inference_lib

# 加载保存的GraphDef对象
output_file = './my_model.pb'
with tf.gfile.GFile(output_file, "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 对Graph进行优化
optimized_graph_def = optimize_for_inference_lib.optimize_for_inference(
    graph_def, ['a'], ['c'], tf.float32.as_datatype_enum)

# 保存优化后的GraphDef对象到文件
optimized_output_file = './optimized_model.pb'
with tf.gfile.GFile(optimized_output_file, "wb") as f:
    f.write(optimized_graph_def.SerializeToString())

上述代码中，我们首先加载之前保存的GraphDef对象，然后使用optimize_for_inference()函数对Graph进行优化，最后将优化后的结果保存到optimized_model.pb文件中。

3. 导入和导出GraphDef对象：graph_util库还提供了一些函数，用于从文件中导入和导出GraphDef对象。这些函数可以方便地进行模型的保存和加载。

下面是一个使用import_graph_def()函数导入GraphDef对象的示例：

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

# 导入GraphDef对象
input_file = './my_model.pb'
with tf.gfile.GFile(input_file, "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 导入GraphDef对象到默认计算图中
tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# 获取输入和输出节点
inputs = ['a']
outputs = ['c']

# 运行计算图
with tf.Session() as sess:
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(inputs[0] + ':0')
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(outputs[0] + ':0')
    result = sess.run(output_tensor, {input_tensor: 2})
    print(result)

在上述示例中，我们使用import_graph_def()函数将之前保存的my_model.pb文件中的GraphDef对象导入到默认计算图中，并通过获取输入和输出节点进行计算。

综上所述，通过graph_util()函数，我们可以更方便地对计算图进行操作、分析和优化。它为我们提供了一些有用的函数，可以生成GraphDef对象、对Graph进行优化以及导入和导出模型等。这些功能可以帮助我们更好地管理和使用TensorFlow的计算图，提高模型的执行效率。