利用training_util.write_graph()函数将TensorFlow计算图保存为可视化图的方法

TensorFlow提供了一个非常有用的函数training_util.write_graph()，可以将TensorFlow计算图保存为可视化图。这对于理解和调试复杂的神经网络模型非常有帮助。在本文中，我们将介绍如何使用这个函数来保存计算图，并给出一个使用例子。

使用training_util.write_graph()函数时需要传入两个参数：graph_or_graph_def和logdir。graph_or_graph_def是要保存的计算图；logdir是保存计算图的目录。

首先，我们需要导入TensorFlow的tf模块和training_util模块。

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

接下来，我们创建一个简单的TensorFlow计算图，并定义两个变量a和b，用于计算它们的和。

# 创建计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(), name='a')
    b = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(), name='b')
    sum_ = tf.add(a, b, name='sum')

在创建计算图之后，我们可以使用training_util.write_graph()函数将计算图保存为可视化图。

# 保存计算图
logdir = './logs' # 保存目录
training_util.write_graph(graph, logdir, 'graph.pbtxt')

在上面的示例中，我们将计算图保存为一个名为graph.pbtxt的文件，该文件将会保存在./logs目录下。文件的扩展名.pbtxt表示保存的是计算图的文本表示形式。

在保存计算图之后，我们可以使用TensorBoard来可视化计算图。使用如下命令启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=logs

启动后，在浏览器中打开http://localhost:6006，就可以看到TensorBoard的界面了。在左侧面板中，点击Graphs选项卡，就可以看到保存的计算图了。

通过可视化计算图，我们可以更直观地理解神经网络的结构，查看输入和输出的数据流动，以及每个操作的依赖关系。这对于调试神经网络和优化模型非常有帮助。

下面是一个完整的示例，演示了如何使用training_util.write_graph()函数保存TensorFlow计算图。

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

# 创建计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(), name='a')
    b = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(), name='b')
    sum_ = tf.add(a, b, name='sum')

# 保存计算图
logdir = './logs'
training_util.write_graph(graph, logdir, 'graph.pbtxt')

以上示例将保存计算图为graph.pbtxt文件，并存储在./logs目录中。之后可以使用TensorBoard来可视化计算图。