Python中write_graph()函数的基础知识和使用方法
write_graph()函数是TensorFlow中的一个函数，用于将计算图（graph）保存到文件中。它的基础语法是：
tf.train.write_graph(graph, logdir, name, as_text=True)
参数说明：
- graph：表示要保存的计算图。
- logdir：表示保存计算图的文件夹路径。
- name：表示保存文件的名称。
- as_text：表示保存的文件是否为文本文件，默认为True，即保存为文本文件。
使用write_graph()函数的例子如下：
import tensorflow as tf
# 创建一个计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
# 定义计算节点
a = tf.constant(2, name='a')
b = tf.constant(3, name='b')
c = tf.add(a, b, name='c')
# 保存计算图
tf.train.write_graph(graph, '.', 'graph.pbtxt')
上述代码中，首先创建了一个计算图graph，然后在该计算图中定义了三个节点：常量节点a和b，以及加法节点c。最后，使用write_graph()函数将计算图保存到文件中。由于指定的文件名称为'graph.pbtxt'，所以保存的文件将会在当前路径下，名称为'graph.pbtxt'。
保存为文本文件graph.pbtxt的内容如下所示：
node {
name: "a"
op: "Const"
attr {
key: "dtype"
value {
type: DT_INT32
}
}
attr {
key: "value"
value {
tensor {
dtype: DT_INT32
tensor_shape {
}
int_val: 2
}
}
}
}
node {
name: "b"
op: "Const"
attr {
key: "dtype"
value {
type: DT_INT32
}
}
attr {
key: "value"
value {
tensor {
dtype: DT_INT32
tensor_shape {
}
int_val: 3
}
}
}
}
node {
name: "c"
op: "Add"
input: "a"
input: "b"
attr {
key: "T"
value {
type: DT_INT32
}
}
}
versions {
producer: 38
}
可以看到，保存的文本文件中包含了计算节点的信息，包括节点的名称、操作类型、输入和输出等，以及TensorFlow的版本信息。
需要注意的是，使用write_graph()函数保存的计算图文件是Protocol Buffer格式的文件（.pbtxt或.pb格式），并不是常见的文本文件，需要使用相应的工具来解析和查看。