使用training_util.write_graph()函数将TensorFlow中的图模型保存为TensorBoard可视化文件

在TensorFlow中，可以使用training_util.write_graph()函数将图模型保存为TensorBoard可视化文件。这个函数的主要作用是将图模型的图结构保存到磁盘上的一个文件中，以便于使用TensorBoard进行可视化。

下面是一个例子，演示如何使用training_util.write_graph()函数保存图模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
from tensorflow.python.framework import graph_util

# 定义图模型
tf.reset_default_graph()

a = tf.constant(2, name="a")
b = tf.constant(3, name="b")
c = tf.add(a, b, name="c")

# 创建一个Session
sess = tf.Session()

# 初始化全局变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 使用write_graph()函数保存图模型
graph_path = "./graph_model.pbtxt"
tf.train.write_graph(sess.graph_def, ".", graph_path, as_text=True)

# 关闭Session
sess.close()

# 将保存的pbtxt文件转换为pb格式文件
output_path = "./graph_model.pb"
with gfile.FastGFile(graph_path, "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    with tf.Graph().as_default() as graph:
        tf.import_graph_def(graph_def, name="")
    # 导出pb文件
    constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph.as_graph_def(), ["c"])
    with tf.gfile.FastGFile(output_path, mode='wb') as f:
        f.write(constant_graph.SerializeToString())

print("Graph saved to:", output_path)

上述例子首先创建了一个简单的图模型，其中有两个常量节点a和b，以及一个加法节点c。然后，通过write_graph()函数将图模型保存到文件graph_model.pbtxt中。

接下来，使用gfile.FastGFile打开pbtxt文件，并将其转换为pb格式文件。这样可以保持文件的一致性，并且可以使用新版本的TensorBoard进行可视化。

然后定义一个新的图，并将之前保存的pb文件导入进来。最后，使用convert_variables_to_constants()函数将图中的变量节点转换为常量节点，并将最终的图模型保存到文件graph_model.pb中。

运行上述代码后，可以在当前目录下看到生成的两个文件graph_model.pbtxt和graph_model.pb。

最后，可以使用TensorBoard来可视化这个保存的图模型。运行以下命令：

tensorboard --logdir=./

然后在浏览器中打开网址http://localhost:6006，就可以在TensorBoard中看到保存的图模型的可视化结果了。

总结起来，通过使用training_util.write_graph()函数将图模型保存为TensorBoard可视化文件，可以方便地查看和分析模型的结构，有助于理解和调试复杂的深度学习模型。