TensorFlow中training_util.write_graph()函数的使用指南和常见错误排查

在TensorFlow中，training_util.write_graph()函数用于将计算图写入磁盘。该函数的使用方法如下：

tf.train.write_graph(graph_or_graph_def, logdir, name, as_text=True)

参数说明：

- graph_or_graph_def：要写入磁盘的计算图，可以是Graph对象或GraphDef对象。

- logdir：保存计算图的目录路径。

- name：保存计算图的文件名。

- as_text：指定是否将计算图以文本格式保存，默认为True。

使用write_graph()函数，可以将TensorFlow的计算图保存为二进制proto格式或文本格式。以下是使用指南和常见错误排查的示例：

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

# 定义计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.placeholder(tf.float32, name='x')
    y = tf.placeholder(tf.float32, name='y')
    z = tf.add(x, y, name='z')

# 将计算图写入磁盘
logdir = './logs'
name = 'my_graph'
training_util.write_graph(graph, logdir, name)

# 常见错误排查
# 错误1：NameError: name 'session' is not defined
# 原因：在调用write_graph()函数之前需要创建一个会话对象。
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    training_util.write_graph(graph, logdir, name)

# 错误2：NotFoundError: ./logs/my_graph.proto; No such file or directory
# 原因：指定的目录路径./logs不存在。
import os
os.makedirs(logdir, exist_ok=True)
training_util.write_graph(graph, logdir, name)

# 错误3：Unknown extension 'txt', output graph must specify a valid extension: 
# .pb|.pbtxt|.meta
# 原因：指定了无效的文件名扩展名。
training_util.write_graph(graph, logdir, name+'.pbtxt')

使用write_graph()函数，可以方便地将TensorFlow的计算图保存到磁盘，并在需要时进行加载和使用。当遇到错误时，可以根据错误信息进行相应的排查和调整。