TensorFlow中training_util.write_graph()函数的参数解析与示例

在TensorFlow中，training_util.write_graph()函数用于将计算图写入文件。它接受以下参数：

- graph: 必需参数，是要写入的计算图，为tf.Graph类型。

- logdir: 必需参数，是写入计算图的目录路径。

- name: 可选参数，是写入计算图文件的名称，默认为graph.pbtxt。

- as_text: 可选参数，指定是否以文本格式写入，默认为False，即以二进制格式写入。

- output_graph_def: 可选参数，tf.GraphDef类型的对象或函数，用于获取要写入的计算图。如果没有提供，则将使用默认的tf.get_default_graph().as_graph_def()获取默认计算图。

下面是一个示例，演示如何使用training_util.write_graph()函数：

import tensorflow as tf

# 创建一个计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.placeholder(tf.float32, name='x')
    y = tf.placeholder(tf.float32, name='y')
    output = tf.add(x, y, name='output')

# 将计算图写入文件
logdir = './logs'
tf.train.write_graph(graph, logdir, 'graph.pbtxt')

# 使用tf.Session()加载计算图文件
with tf.Session() as sess:
    # 加载计算图
    graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.gfile.FastGFile(logdir + '/graph.pbtxt', 'rb') as f:
        graph_def.ParseFromString(f.read())
    tf.import_graph_def(graph_def)
    
    # 打印计算图中的操作节点
    for op in graph_def.node:
        print(op.name)

在上面的示例中，我们首先创建了一个计算图，并使用tf.placeholder和tf.add创建了几个操作节点。然后，我们调用tf.train.write_graph()函数将计算图写入文件。最后，我们使用tf.Session()加载计算图文件，并打印出文件中的操作节点。