TensorFlow中training_util.write_graph()函数的参数设置与调试技巧

TensorFlow中的training_util.write_graph()函数用于将计算图写入文件，以便后续在TensorBoard中进行可视化。该函数的使用方法为：

write_graph(graph_def, logdir, name, as_text=True)

参数说明如下：

- graph_def：将被写入的计算图（GraphDef对象）。

- logdir：指定保存计算图的目录。

- name：计算图文件的名称。

- as_text：是否保存为文本格式，默认为True。

下面通过一个例子来演示write_graph()函数的使用。

import tensorflow as tf

# 创建计算图
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='input_a')
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='input_b')
c = tf.add(a, b, name='add')

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 获取计算图
    graph_def = sess.graph.as_graph_def()

    # 将计算图写入文件
    tf.train.write_graph(graph_def, './logs', 'graph.pbtxt')

    # 输出计算结果
    result = sess.run(c, feed_dict={a: [1, 2, 3], b: [4, 5, 6]})
    print(result)

在上面的例子中，我们首先创建了一个简单的计算图，其中包含两个输入节点（a和b）和一个加法操作节点（c）。然后，我们创建了一个会话，并通过sess.graph.as_graph_def()函数获取了计算图的定义。

接下来，我们将计算图保存到了名为graph.pbtxt的文件中，存放在./logs目录下。可以将as_text参数设置为False，则会将计算图保存为二进制格式，默认为True保存为文本格式。

最后，我们通过会话运行了计算图，并输出了结果。

调试TensorFlow程序时，使用write_graph()函数将计算图保存下来，可以方便地在TensorBoard中进行可视化。在命令行中执行以下命令启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=logs

然后在浏览器中打开http://localhost:6006进行查看。在Graphs选项卡下，可以看到刚刚保存的计算图。可以通过展开节点、查看参数等来进行调试和分析。

除了将整个计算图写入文件外，还可以使用tf.summary.FileWriter()函数将指定节点的摘要信息写入文件，通过观察摘要信息的变化，可以了解模型的训练过程。

import tensorflow as tf

# 创建计算图
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='input_a')
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,), name='input_b')
c = tf.add(a, b, name='add')

# 创建摘要信息
tf.summary.scalar('c', c)

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 创建摘要写入器
    writer = tf.summary.FileWriter('./logs', sess.graph)

    # 输出计算结果
    result = sess.run(c, feed_dict={a: [1, 2, 3], b: [4, 5, 6]})
    print(result)

    # 关闭摘要写入器
    writer.close()

在上面的例子中，我们首先创建了一个摘要信息s，它用来记录节点c的值。然后，我们创建了一个摘要写入器，并将其指定的目录设置为./logs，同时指定了计算图。接着，在会话中运行计算图，并输出结果。

最后，我们关闭摘要写入器，以确保摘要信息被写入文件。在运行程序后，可以再次执行tensorboard --logdir=logs命令，在浏览器中查看摘要信息的变化。