优化TensorFlow模型时不可忽视的graph_util()函数

在优化TensorFlow模型时，graph_util()函数是一个非常有用的工具，它可以帮助我们减小模型的存储空间、降低模型的计算复杂度，从而提高模型的训练和推理性能。

graph_util()函数主要有两个功能：合并变量和转换变量。

首先，合并变量的功能可以将一个TensorFlow模型中的多个变量合并为一个变量。这样可以减小模型所占的存储空间。在一些深度学习模型中，特别是使用了循环结构的模型，往往会含有很多的循环步骤，每个循环步骤都会有一些变量需要存储。如果将这些变量合并为一个变量，可以大大减小存储空间的占用。

下面是一个使用graph_util()函数合并变量的示例代码：

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

# 定义模型
input1 = tf.Variable(1.0, name='input1')
input2 = tf.Variable(2.0, name='input2')
output = tf.add(input1, input2, name='output')

# 合并变量
merged = tf.summary.merge_all()
graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph_def, ['output'])

# 保存模型
with tf.gfile.FastGFile('optimized_model.pb', mode='wb') as f:
    f.write(graph_def.SerializeToString())

其次，转换变量的功能可以将一个TensorFlow模型中的变量转换为常量。这样可以减小模型的计算复杂度，加快模型的推理速度。在一些场景中，我们可能需要将模型部署到嵌入式设备或移动设备上，这些设备的计算资源有限，因此需要尽量减少模型的计算量。

下面是一个使用graph_util()函数转换变量的示例代码：

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

# 定义模型
input1 = tf.Variable(1.0, name='input1')
input2 = tf.Variable(2.0, name='input2')
output = tf.add(input1, input2, name='output')

# 转换变量
graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph_def, ['output'])
graph_def_optimized = graph_util.remove_training_nodes(constant_graph)

# 保存模型
with tf.gfile.FastGFile('optimized_model.pb', mode='wb') as f:
    f.write(graph_def_optimized.SerializeToString())

在这个示例中，我们将模型中的变量转换为常量，并使用graph_util.remove_training_nodes()函数将图中的训练节点移除，以进一步减小计算复杂度。

综上所述，graph_util()函数是一个非常有用的工具，在优化TensorFlow模型时不可忽视。它可以帮助我们减小模型的存储空间、降低模型的计算复杂度，从而提高模型的训练和推理性能。同时，graph_util()函数的使用也非常简单，只需要几行代码就可以完成模型的优化和保存。