training_util.write_graph()函数的功能介绍及使用示例

training_util.write_graph()函数是TensorFlow中的一个辅助函数，用于将计算图写入TensorBoard可视化工具中。它的主要功能是将TensorFlow计算图写入到一个指定的目录中，以便可以在TensorBoard中查看计算图的结构和节点信息。

使用示例：

假设我们已经定义了一个简单的线性回归模型。下面是一个使用training_util.write_graph()函数将计算图写入到指定目录并在TensorBoard中查看的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
from tensorflow.python.util import deprecation
from tensorflow.python.tools import strip_unused_lib
from tensorflow.python.ops import variables
import os

# 定义线性回归模型
def linear_regression(inputs):
    W = tf.Variable([0.3], dtype=tf.float32)
    b = tf.Variable([-0.3], dtype=tf.float32)
    linear_model = W * inputs + b
    return linear_model

# 创建计算图
tf.reset_default_graph()
inputs = tf.placeholder(tf.float32)
output = linear_regression(inputs)

# 创建会话并保存计算图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    writer = tf.summary.FileWriter('./logdir', sess.graph)
    writer.close()

# 启动TensorBoard来查看计算图
os.system('tensorboard --logdir=./logdir')

在上面的示例中，我们首先导入必要的TensorFlow模块，并定义了一个简单的线性回归模型。然后，我们通过tf.placeholder()函数创建了一个占位符，用于传递输入数据。接着，我们使用linear_regression()函数创建了一个线性模型，并将其结果保存在output变量中。

在创建计算图之后，我们创建了一个会话，并使用tf.global_variables_initializer()函数初始化了所有变量。然后，我们使用tf.summary.FileWriter()函数创建了一个写入器，并将指定的目录传递给该函数，以便将计算图写入到该目录中。最后，我们调用write_graph()函数写入计算图，并使用close()方法关闭写入器。

最后，我们使用os.system()函数启动TensorBoard，并指定目录logdir作为参数。这将在浏览器中打开一个TensorBoard实例，可以在其中查看计算图结构和节点信息。

需要注意的是，TensorFlow中的计算图是惰性构建的，只有在会话中运行相关操作时才会真正构建。因此，在调用training_util.write_graph()函数之前，需要先运行一些与计算图相关的操作，以便计算图得到正确构建。

总结：

training_util.write_graph()函数是一个非常方便的工具，可以将TensorFlow的计算图写入到指定的目录中，并使用TensorBoard进行可视化。通过查看计算图的结构和节点信息，可以更好地理解和调试模型，从而提升模型的训练和优化效果。