TensorFlow 模型导出
本文介绍了TensorFlow中元图(MetaGraph)的导出功能。元图包含训练、评估或推理所需的计算图基础信息。文章详细讲解了export_meta_graph函数的参数和使用方法，包括文件名指定、集合列表选择以及存储格式控制(ASCII或二进制)。还解释了MetaGraphDef协议缓冲区和collection_list等核心概念。通过代码示例展示了如何将模型导出到指定路径，帮助开发者理解TensorFlow模型导出模块的关键功能。
目录
TensorFlow 模型导出
核心术语说明
TensorFlow 模型导出
本节我们将重点讲解 TensorFlow 中的元图（MetaGraph）构建，帮助大家理解 TensorFlow 的模型导出模块。元图包含了对已训练完成的计算图进行再训练、评估或推理时所需的基础信息。
以下是实现该功能的代码片段：
def export_meta_graph(filename = None, collection_list = None, as_text = False): """ 此代码将元图定义（MetaGraphDef）写入指定的保存路径/文件名中。 参数说明： filename：可选参数，包含路径的元图文件名。 collection_list：需要收集的字符串键值列表。 as_text：若设为True，将以ASCII协议格式写入元图。 返回值： 一个元图定义（MetaGraphDef）协议缓冲区对象。 """下面为大家介绍该函数的一种典型使用方式：
# 构建模型…… with tf.Session() as sess: # 使用模型…… # 将模型导出至 /tmp/my-model.meta 路径 meta_graph_def = tf.train.export_meta_graph(filename = '/tmp/my-model.meta')核心术语说明
- MetaGraph（元图）：TensorFlow 中封装了计算图结构、张量、变量、集合等训练 / 推理所需全部信息的载体
- MetaGraphDef：元图的协议缓冲区（proto）定义，是元图的序列化存储格式
- collection_list（集合列表）：TensorFlow 中用于分组管理相关张量、操作的键值集合，可按需指定导出的集合
- as_text：控制元图的存储格式，True 为易读的 ASCII 文本格式，False 为二进制格式（默认）