TensorFlow中importer模块的使用示例

importer是TensorFlow中一个非常有用的模块，用于导入外部模型和变量。在这里我们将介绍importer模块的使用，并提供一个使用示例。

首先，我们需要安装TensorFlow。可以使用以下命令安装TensorFlow：

pip install tensorflow

安装完成后，我们可以开始使用importer模块。

importer模块允许我们导入来自不同类型的模型，例如Keras、Caffe等。为了方便起见，我们将使用Keras模型作为导入示例。

首先，我们需要创建一个Keras模型并将其保存到磁盘上。下面是一个简单的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 创建一个简单的Keras模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译和训练模型（这里我们省略了具体的训练过程）

# 保存模型
keras.models.save_model(model, 'model.h5')

在上面的示例中，我们创建了一个简单的Keras模型，并使用save_model函数将其保存为model.h5文件。

接下来，我们可以使用importer模块导入模型。下面是一个使用importer模块的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras import backend as K

# 导入importer模块
from tensorflow.python.keras.models import load_model
import tensorflow.contrib.tensorrt as trt

# 导入模型
saved_model_dir = 'model.h5'
model = load_model(saved_model_dir)

# 将模型转换为TensorRT格式
trt_model = trt.create_inference_graph(
    input_graph_def=tf.get_default_graph().as_graph_def(),
    outputs=[model.output.op.name],
    max_batch_size=1,
    max_workspace_size_bytes=1 << 31,
    precision_mode='FP16')

# 创建用于推理的TensorRT模型
trt_engine_ops = trt.pybind.tensorrt.get_linked_op_libraries()
K.graph_util.add_new_op_with_tensorflow_operations(tf.get_default_graph(), trt_engine_ops)

# 保存TensorRT模型
frozen_graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(
    sess=K.get_session(),
    input_graph_def=tf.get_default_graph().as_graph_def(),
    output_node_names=[model.output.op.name])
tf.train.write_graph(frozen_graph, '.', 'model.pb', as_text=False)

在上面的示例中，我们首先导入了load_model函数和trt.create_inference_graph函数，它们是importer模块的两个关键函数。

然后，我们使用load_model函数从磁盘中导入我们之前保存的Keras模型。

接下来，我们使用trt.create_inference_graph函数将模型转换为TensorRT格式。这个函数需要传入输入图形定义、输出节点、最大批处理大小、最大工作空间大小和精度模式等参数。

最后，我们使用tf.graph_util.convert_variables_to_constants函数将模型保存为ProtoBuf格式，并使用tf.train.write_graph函数将模型写入磁盘。

这就是importer模块的使用示例。通过使用importer模块，我们可以方便地将已经训练好的模型导入TensorFlow中，并进行进一步的操作和推理。

希望本文对你有帮助！