Tensorflow的Graph和GraphDef之间的区别
tensorflow
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我对tensorflow很陌生。我想了解Graph和GraphDef之间的概念差异。

此外,我应该运行从protobuf文件(.pb)加载的图形吗?

谢谢!

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GraphComputional Graph是张量流呈现当前计算的核心概念。当使用tensorflow时,首先要创建自己的Computation Graph并将该Graph传递给tensorflow。怎么做?如您所知,tensorflow支持许多前端编程语言,例如Python,C ++,Java和Go,而核心语言是C ++。其他语言如何将Graph转换为C ++?他们使用了一个称为protobuf的工具,该工具可以生成特定的语言存根,这就是GraphDef来源。这是Graph的序列化版本。

我应该运行从protobuf文件(.pb)加载的图形中的哪一个

你应该阅读你的*pb使用文件GraphDefbindGraphDef一个(默认) Graph ,然后使用一个会话来运行Graph进行计算,如下面的代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
with tf.Session() as sess:
    model_filename ='PATH_TO_PB.pb'
    with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        g_in = tf.import_graph_def(graph_def)
LOGDIR='/logs/tests/1/'
train_writer = tf.summary.FileWriter(LOGDIR)
train_writer.add_graph(sess.graph)
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