如何使用training_util中的write_graph()函数在TensorFlow中保存图模型

在TensorFlow中，我们可以使用training_util模块中的write_graph()函数来保存图模型。这个函数用于将当前的计算图写入一个GraphDef文件，以便在之后的训练或推断过程中进行使用。

write_graph()函数的基本语法如下：

tf.compat.v1.train.write_graph(graph_def, logdir, name, as_text=True)

参数说明：

- graph_def：要保存的GraphDef对象，可以通过tf.get_default_graph().as_graph_def()获得。

- logdir：保存图模型的目录路径。

- name：保存的文件名。

- as_text：指定是否以文本形式保存，默认为True，保存为文本形式。

接下来，让我们来看一个具体的例子，以帮助理解如何使用write_graph()函数来保存图模型。

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的计算图
input_1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='input_1')
input_2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='input_2')
output = tf.add(input_1, input_2, name='output')

# 保存计算图
graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
tf.compat.v1.train.write_graph(graph_def, './logs', 'graph.pbtxt')

print("Graph saved successfully.")

上述代码中，我们首先定义了一个简单的计算图，其中包含两个输入占位符和一个加法操作。然后，我们使用tf.get_default_graph().as_graph_def()获取计算图的GraphDef对象。最后，我们使用write_graph()函数将GraphDef对象保存到指定路径下的文件中。在这个例子中，我们将图模型保存为graph.pbtxt文件。

运行上述代码后，你将会在./logs目录下找到保存的graph.pbtxt文件。这个文件包含了计算图的详细信息，你可以使用文本编辑器来查看其内容。

总结起来，使用write_graph()函数可以帮助我们保存图模型以便在之后的训练或推断过程中使用。