TensorFlow图形处理函数:tf.import_graph_def
2018-10-26 17:12 更新
函数:tf.import_graph_def
import_graph_def(
graph_def,
input_map=None,
return_elements=None,
name=None,
op_dict=None,
producer_op_list=None
)
定义在:tensorflow/python/framework/importer.py.
参见指南:构建图>实用功能
将图形从 graph_def 导入当前的默认 Graph.
此函数提供了一种导入序列化的 TensorFlow GraphDef 协议缓冲区的方法,并将 GraphDefas 中的各个对象提取为 tf.Tensor 和 tf.Operation 对象.一旦提取,这些对象将被放置到当前的默认 Graph 中.参考 tf.Graph.as_graph_def 创建一个 GraphDef 原型.
参数:
- graph_def:一个 GraphDef 原型,它包含了要导入默认图形的操作.
- input_map:将 graph_def 中的输入名称 (作为字符串) 映射到张量对象的字典.导入的图形中的指定输入张量的值将 re-mapped 到各自的幅值.
- return_elements:包含将作为操作对象返回的 graph_def 中的操作名称的字符串列表或张量名称在 graph_def,将作为张量对象返回.
- name:(可选)将在 graph_def 中预先处理的前缀.请注意,这不适用于导入的函数名称.默认为 "import".
- op_dict:(可选)将 op 类型名称映射到 OpDefprotos 的字典.必须包含在 graph_def 中命名的每个 op 类型的 OpDef 原型.如果省略,请使用在全局注册表中注册的 OpDef 原型.
- producer_op_list:(可选)由图的生产者使用的 (可能被剥掉的) OpDefs 的 OpList 原始列表.如果提供,attrs 的 ops 在 graph_def 而不在 op_dict,根据producer_op_list 的默认值 将被删除.这将允许后面的二进制文件所产生的一些 GraphDefs 被早期的二进制文件接受.
返回值:
该函数返回来自导入图形的操作或张量对象的列表,对应于 return_elements 中的名称
可能引发的异常:
- TypeError:如果 graph_def 不是 GraphDef 原型,input_map 不是一个将字符串映射到张量对象的字典,或者 return_elements 不是字符串列表.
- ValueError:如果 input_map,或 return_elements 包含的名称不出现在 graph_def,或 graph_def 是不正确的 (例如,它是指一个未知的张量).