TensorFlow.Python.Framework.Importer简介及基本用法解析

TensorFlow.Python.Framework.Importer是一个用于导入已保存的模型的类。它提供了一种简单的方法来重新使用或提取模型的部分或全部。

简介：

TensorFlow.Python.Framework.Importer是TensorFlow中的一个重要类，它可以帮助我们在特定的图形会话中导入并使用保存的模型。该类允许我们选择性地加载模型的部分内容，并在需要时以可调用的形式使用它们。这对于模型的转移学习、模型修剪或模型分解等任务非常有用。

基本用法：

1. 导入必要的库和模块

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

2. 创建会话并加载模型

sess = tf.Session()
graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile('path_to_model.pb', 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    importer.import_graph_def(graph_def)

在这个例子中，我们首先创建了一个会话对象sess，然后定义了一个空的GraphDef对象graph_def。然后，我们使用tf.gfile.GFile打开一个保存的模型文件，将其解析为GraphDef对象，并使用importer.import_graph_def方法将图形导入到会话中。

3. 使用导入的图形进行推断

input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input_tensor_name:0')
output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('output_tensor_name:0')
output = sess.run(output_tensor, {input_tensor: input_data})

这个例子中，我们首先使用sess.graph.get_tensor_by_name方法获取输入和输出张量。注意，获取的张量名称应与保存的模型中的名称相匹配。然后，我们可以使用sess.run方法运行图，并将输入数据作为字典传递给feed_dict参数。

使用例子：

假设我们有一个保存的模型，它接受一个形状为[None, 784]的浮点数输入，并输出一个形状为[None, 10]的softmax概率分布。我们可以使用TensorFlow.Python.Framework.Importer来加载这个模型，并使用它进行推断。

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

sess = tf.Session()

# 导入模型
graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile('path_to_model.pb', 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    importer.import_graph_def(graph_def)

# 准备输入数据
input_data = [[0.1] * 784]

# 获取输入和输出张量
input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input_tensor_name:0')
output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('output_tensor_name:0')

# 进行推断
output = sess.run(output_tensor, {input_tensor: input_data})
print(output)

在这个例子中，我们首先创建了一个会话对象sess，并导入了保存的模型。然后我们准备了输入数据，并使用sess.graph.get_tensor_by_name方法获取了输入和输出张量。最后，我们使用sess.run方法进行推断，并打印输出结果。

总结：

TensorFlow.Python.Framework.Importer是一个非常有用的类，可以帮助我们加载保存的模型，并使用其部分或全部内容进行推断。在实际应用中，它可以帮助我们实现模型的转移学习、模型修剪和模型分解等任务。通过掌握TensorFlow.Python.Framework.Importer的基本用法，并结合具体的应用场景，我们可以更好地利用已保存的模型并加快开发过程。