TensorFlow中importer模块的参数设置和配置项详解

在TensorFlow中，importer模块用于导入和转换不同格式的模型文件。该模块提供了一些参数和配置项，以便使用者能够根据自己的需求进行设置。下面将对importer模块的参数设置和配置项进行详细解释，并提供使用例子说明各个参数的用法。

1. 参数设置

- input_file：需要导入的模型文件路径。

- input_binary：指定输入文件是否是二进制格式，默认为False。

- input_shape：指定输入模型的形状，例如[1, 224, 224, 3]表示输入数据为1张224x224像素的RGB图像。

- output_node_names：指定要导入的模型的输出节点的名称列表，可以是单个节点名称或多个节点名称的列表。

- output_graph：指定导出的图文件的路径。

- output_node_prefix：指定导入的节点的名称前缀。

2. 配置项

- clear_devices：是否清除原始模型中的设备信息，默认为False。

- variable_renaming_map：用于指定变量名称的映射关系，将原始模型中的变量名称映射为新的变量名称。

- input_map：用于指定模型输入节点的映射关系，将原始模型中的输入节点映射为新的输入节点。

- output_map：用于指定模型输出节点的映射关系，将原始模型中的输出节点映射为新的输出节点。

- input_meta_graph：输入图元数据，用于指定模型的元数据信息。例如，可以将模型的预测阶段的输入元数据提供给这个参数。

- clear_devices：是否清除原始模型中的设备信息，默认为False。

下面是一个使用例子，假设我们有一个模型文件model.pb，包含一个输入节点'input'和一个输出节点'output'：

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

# 设置参数和配置项
input_file = 'model.pb'
input_binary = True
output_node_names = ['output']
output_graph = 'converted_model.pb'
output_node_prefix = 'converted_'
clear_devices = True

# 导入模型
import_graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.FastGFile(input_file, 'rb') as input_file:
    input_graph_def = input_file.read()
    import_graph_def.ParseFromString(input_graph_def)

# 定义输入和输出映射关系
input_map = {'input': 'new_input'}
output_map = {'output': 'new_output'}

# 设置参数和配置项
importer.import_graph_def(import_graph_def,
                          input_map=None,
                          return_elements=None,
                          name='',
                          op_dict=None,
                          producer_op_list=None)

# 导出模型
export_graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
with tf.gfile.GFile(output_graph, 'wb') as output_file:
    output_file.write(export_graph_def.SerializeToString())

上述例子中，首先设置了参数和配置项。然后使用tf.gfile.FastGFile读取模型文件，并通过tf.import_graph_def导入模型。通过设置参数和配置项，可以设置输入和输出节点的映射关系以及其他的配置项。最后，使用tf.get_default_graph().as_graph_def()获取导入后的图，并通过tf.gfile.GFile将图保存到转换后的文件中。