了解TensorFlow的importer模块的输出格式

TensorFlow的importer模块提供了一种使用已经训练好的模型的方式。该模块允许用户将已经训练好的模型导入到TensorFlow中，并在新的环境中使用。导入器提供了一个转换函数，可以将模型从其他机器学习框架（如Caffe、Torch等）的格式转换为TensorFlow的格式，以便在TensorFlow中进行训练、评估或推断。

导入器模块的输出格式由TensorFlow的图和会话组成。图（Graph）是一个表示计算图的数据结构，其中包含了所有的节点和边。会话（Session）是用于执行图中计算的运行时环境。在导入器模块中，图和会话被封装在一个类中，即ImportGraphDef类。

以下是一个使用importer模块的示例：

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

# 导入预训练的模型
with gfile.FastGFile('pretrained_model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 转换为TensorFlow的图
imported_graph = importer.ImportGraphDef(graph_def, name='')

# 在会话中使用导入的图
with tf.Session(graph=imported_graph) as sess:
    # 输入数据
    inputs = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')

    # 输出数据
    outputs = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')

    # 执行推断
    inference = sess.run(outputs, feed_dict={inputs: input_data})

在上述示例中，首先使用gfile.FastGFile函数读取预训练模型的字节流数据，并使用tf.GraphDef类解析为图定义的对象。然后，使用importer.ImportGraphDef函数将图定义对象转换为TensorFlow的图。最后，创建一个会话，并使用导入的图作为会话的默认图。

在会话中，可以通过graph.get_tensor_by_name函数获取图中的输入和输出节点。在示例中，获取了名为'input:0'和'output:0'的节点。获取的节点是Tensor对象，可以像普通Tensor对象一样使用。可以通过sess.run函数执行推断，将输入数据通过feed_dict参数传递给输入节点，并获取输出数据。

总之，TensorFlow的importer模块可以将已经训练好的模型从其他机器学习框架转换为TensorFlow格式，并提供了一种简便的方式在TensorFlow中使用这些模型进行进一步的训练、评估或推断。通过导入的图和会话，可以方便地使用已经训练好的模型进行各种操作。