TensorFlow中training_util.write_graph()函数的常见问题解答

使用training_util.write_graph函数可以将模型的计算图写入到TensorBoard中以便可视化。下面是关于这个函数的常见问题的解答，并附有一个使用例子。

**1. 这个函数的参数是什么？**

write_graph函数有三个参数：

- graph_def：是一个GraphDef对象，表示要写入的计算图。

- logdir：是一个字符串，表示写入TensorBoard的路径。

- name：是一个可选的字符串，表示写入的计算图的名称。

**2. 为什么要使用write_graph函数？**

使用write_graph函数可以将TensorFlow的计算图可视化到TensorBoard中，这样可以更直观地了解模型的结构，便于调试和优化模型。

**3. 如何使用write_graph函数？**

下面是一个使用write_graph函数的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.tools import freeze_graph
from tensorflow.python.training import training_util

def build_model():
    # 构建模型
    ...
    return model

def main():
    # 构建模型
    model = build_model()

    # 创建Saver对象以保存和加载模型
    saver = tf.train.Saver()

    with tf.Session() as sess:
        # 训练模型

        # 写入计算图
        train_summary_dir = "/path/to/train/summary"
        train_graph = sess.graph
        training_util.write_graph(train_graph.as_graph_def(), train_summary_dir, "train")

        # 保存模型
        checkpoint_dir = "/path/to/train/checkpoint"
        checkpoint_path = os.path.join(checkpoint_dir, "model.ckpt")
        saver.save(sess, checkpoint_path)

    # 冻结计算图
    input_graph = os.path.join(train_summary_dir, "train.pb")
    output_graph = os.path.join(train_summary_dir, "frozen.pb")
    freeze_graph.freeze_graph(input_graph, "", False, checkpoint_path, "output", "", "", output_graph, False, "")

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的例子中，首先构建了一个模型，然后使用training_util.write_graph函数将训练阶段的计算图写入到TensorBoard的日志目录中。之后，使用Saver对象保存训练好的模型。最后，对计算图进行冻结操作，生成一个.pb文件，用于部署和推理。

**4. 写入计算图后，如何在TensorBoard中查看？**

在命令行中执行以下命令：

tensorboard --logdir=/path/to/train/summary

然后在浏览器中输入http://localhost:6006打开TensorBoard的网页界面。点击Graphs选项卡即可查看计算图。