利用tensorflow.python.util.compatas_str()将TensorFlow图形对象转换为字符串形式

在TensorFlow中，可以使用tensorflow.python.util.compat.as_str()函数将TensorFlow图形对象转换为字符串形式。该函数在TensorFlow 2.0及以上版本中不再推荐使用，因为TensorFlow 2.0中默认使用Eager Execution，在Eager Execution模式下，可以直接打印TensorFlow图形对象，而无需转换为字符串形式。

以下是一个使用tensorflow.python.util.compat.as_str()函数的例子：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的TensorFlow图形
input_data = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
weights = tf.Variable([[0.5], [0.5]])
output = tf.matmul(input_data, weights)

# 将TensorFlow图形对象转换为字符串形式
graph_str = tf.compat.as_str(tf.get_default_graph().as_graph_def())

# 打印转换后的字符串形式的TensorFlow图形对象
print(graph_str)

在上述例子中，首先我们创建了一个简单的TensorFlow图形。该图形包含一个输入input_data，一个可训练变量weights，以及一个输出output。然后，我们调用了tf.compat.as_str()函数，将图形对象转为字符串形式，并将结果保存在graph_str变量中。最后，我们通过打印graph_str来查看字符串形式的TensorFlow图形对象。

请注意，上述例子中使用的是TensorFlow 1.x版本的API。在TensorFlow 2.0及以上版本中，默认使用Eager Execution，可以直接打印TensorFlow图形对象，而不再需要将其转换为字符串形式。

然而，如果你确实需要将TensorFlow图形对象转换为字符串形式，可以按照上述例子中的方法使用tf.compat.as_str()函数。请确保你已经安装了TensorFlow 1.x版本，并使用tensorflow.compat.v1导入TensorFlow。