TensorFlow中importer模块的基本用法

TensorFlow的importer模块用于导入已经训练好的模型或者从其他深度学习框架转换过来的模型，以便于在TensorFlow中使用。它提供了一种将预训练的权重参数和网络结构导入到TensorFlow中的方法。

importer模块有两个核心的类：import_graph_def和import_meta_graph。下面将介绍这两个类的基本用法，并提供相应的例子。

1. import_graph_def类的基本用法：

import_graph_def可以用来导入一个已经训练好的模型的网络结构和参数，然后在TensorFlow中使用。下面是import_graph_def类的基本用法示例：

import tensorflow as tf

# 导入已经训练好的模型
with tf.Session() as sess:
    # 读取已经保存的模型的网络结构和参数
    with tf.gfile.FastGFile('model.pb', 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
    
    # 将导入的网络结构和参数导入到当前的默认图中
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
        
    # 在导入的模型中获取张量并执行计算
    inputs = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
    outputs = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')
    result = sess.run(outputs, feed_dict={inputs: input_data})

在上面的示例中，我们使用import_graph_def类导入了一个已经训练好的模型，实现了输入input_data并计算outputs的功能。

2. import_meta_graph类的基本用法：

import_meta_graph可以用于导入一个已经训练好的模型的网络结构，变量，和操作，并创建一个包含这些信息的MetaGraphDef。下面是import_meta_graph类的基本用法示例：

import tensorflow as tf

# 导入已经训练好的模型
with tf.Session() as sess:
    # 从.meta文件中导入MetaGraphDef
    saver = tf.train.import_meta_graph('model.meta')
    
    # 恢复模型中的变量
    saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
    
    # 在导入的模型中获取张量并执行计算
    inputs = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
    outputs = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')
    result = sess.run(outputs, feed_dict={inputs: input_data})

在上面的示例中，我们使用import_meta_graph类导入了一个已经训练好的模型的网络结构，并恢复了模型中的变量。然后我们使用获取的张量inputs和outputs，执行计算。

需要注意的是，在使用import_meta_graph导入模型的时候，需要使用saver.restore来恢复模型的变量。

以上就是TensorFlow中importer模块的基本用法，它可以帮助我们将已经训练好的模型导入到TensorFlow中，并进行使用。