training_util.write_graph()函数在TensorFlow中的导出模型中的使用方法

在TensorFlow中，可以使用training_util.write_graph()函数将计算图写入TensorBoard日志文件，并导出为Protobuf格式的模型。

training_util.write_graph()函数有以下参数：

- graph: 要写入的计算图。

- logdir: 日志文件的目录。

- name: 计算图的名称。

- as_text: 如果为True，则将计算图写入文本文件，默认为False。

- saver: 可选参数，用于保存计算图的tf.train.Saver对象。

以下是使用training_util.write_graph()函数在导出模型中的示例代码：

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

# 创建一个计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 定义模型结构
    ...

# 将计算图写入TensorBoard日志文件
logdir = 'log'
training_util.write_graph(graph, logdir, name='model.graph')

# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()

# 定义训练过程
...

# 保存训练模型
save_path = saver.save(sess, 'model.ckpt')

# 导出模型为Protobuf格式
output_node_names = 'output_node'  # 输出节点的名称
input_checkpoint = save_path  # 训练模型的检查点文件路径
output_graph = 'model.pb'  # 导出的模型文件路径

freeze_graph.freeze_graph(
    input_graph=None,
    input_saver=None,
    input_binary=False,
    input_checkpoint=input_checkpoint,
    output_node_names=output_node_names,
    restore_op_name=None,
    filename_tensor_name=None,
    output_graph=output_graph,
    clear_devices=True,
    initializer_nodes='',
    variable_names_blacklist=''
)

在上述示例代码中，首先创建了一个计算图graph，然后使用training_util.write_graph()函数将计算图写入TensorBoard日志文件。接下来，使用tf.train.Saver()对象保存训练模型，并通过freeze_graph.freeze_graph()函数将模型导出为Protobuf格式的文件。

需要注意的是，导出模型时需要指定输出节点的名称，该名称通常是在训练过程中定义的Tensor对象的名称。根据自己的模型结构，需要将正确的输出节点名称传递给output_node_names参数。

总结：training_util.write_graph()函数在TensorFlow中的作用是将计算图写入TensorBoard日志文件，在导出模型中的使用方法是在计算图创建后调用training_util.write_graph()函数即可。同时，需要使用tf.train.Saver()对象保存训练模型，并使用freeze_graph.freeze_graph()函数将模型导出为Protobuf格式的文件。