使用TensorFlow.Python.Framework.Importer导入模块的方法及示例

TensorFlow的tf.GraphDef protobuf格式是用来保存已经训练好的模型的。我们可以使用tf.GraphDef这个数据结构来导入一个已经训练好的模型，并且在新的环境中重用这个模型。

tf.GraphDef这个protobuf数据结构可以通过以下代码导入，并用于创建一个新的图：

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

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

在这个例子中，我们使用了tf.gfile.FastGFile来读取已经保存好的模型的二进制文件，parse成tf.GraphDef的数据结构，然后使用importer.import_graph_def来导入它。

接下来，我们可以在新的会话中通过操作符来使用导入的模型：

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')
    
    input_data = ...  # 输入的数据
    output_data = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})

在这个例子中，我们使用sess.graph.get_tensor_by_name来找到输入和输出的tensor，然后使用sess.run来进行推断。需要注意的是，输入tensor和输出tensor的名字要和模型定义时一致。

下面是一个完整的使用TensorFlow.Python.Framework.Importer导入模块的示例：

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

# 导入已经训练好的模型
with tf.Session() as sess:
    graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.gfile.FastGFile('model.pb', 'rb') as f:
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        importer.import_graph_def(graph_def)

# 使用导入的模型进行推断
with tf.Session() as sess:
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')
    
    input_data = ...  # 输入的数据
    output_data = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})

在这个示例中，我们假设已经有一个保存好的模型文件model.pb，首先使用tf.gfile.FastGFile来读取该文件，并将其parse成tf.GraphDef的数据结构。然后使用importer.import_graph_def来导入模型。

接下来，在一个新的会话中，我们使用sess.graph.get_tensor_by_name来找到输入和输出的tensor，并通过sess.run来进行推断。被推断的数据通过feed_dict传递给输入tensor。

总结：使用TensorFlow.Python.Framework.Importer导入模块的方法是先使用tf.gfile.FastGFile来读取已经训练好的模型文件，然后将其parse成tf.GraphDef的数据结构。接着使用importer.import_graph_def来导入模型。最后，在新的会话中使用sess.graph.get_tensor_by_name找到输入和输出的tensor，并使用sess.run进行推断。