Python中write_graph()函数的使用指南

write_graph()函数是TensorFlow中tf.summary.FileWriter类的一个方法，用于将TensorBoard可视化工具中的图写入到事件文件中。

使用write_graph()函数需要先创建一个tf.summary.FileWriter对象，并向其中写入图定义。

示例代码如下：

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的图
a = tf.constant(2, name='a')
b = tf.constant(3, name='b')
c = tf.add(a, b, name='c')

# 创建一个事件文件写入器
writer = tf.summary.FileWriter('./logs', tf.get_default_graph())

# 将图定义写入事件文件
writer.write_graph(tf.get_default_graph().as_graph_def(), 'graph.pbtxt')

# 关闭写入器
writer.close()

上述代码通过tf.summary.FileWriter类创建了一个事件文件写入器，将图定义写入到了'./logs'目录下的'graph.pbtxt'文件中。

在TensorBoard中查看生成的图，可以使用以下命令：

tensorboard --logdir=logs

然后在浏览器中打开http://localhost:6006/即可查看生成的图。

write_graph()函数接受两个参数：graph_def和filename。

- graph_def是GraphDef类型的对象，表示要写入事件文件的图定义。

- filename是一个字符串，表示要写入的文件名，可以是相对路径或绝对路径。

可以使用write_graph()函数将多个图定义写入同一个事件文件中，只需多次调用write_graph()函数即可。

总结起来，write_graph()函数的使用步骤为：

1. 创建一个tf.summary.FileWriter对象，指定写入事件文件的目录。

2. 将图定义写入到事件文件中。

3. 关闭写入器。

需要注意的是，write_graph()函数写入的是文本格式的图定义文件，后缀名为'pbtxt'。如果要写入二进制格式的图定义文件，可以使用write()方法。

使用write_graph()函数可以将TensorFlow中的图写入到事件文件中，方便在TensorBoard中进行可视化展示和分析。