Unterschied zwischen Tensorflow Grafik und GraphDef

Ich bin ziemlich neu in der tensorflow. Ich würde gerne verstehen, konzeptionellen Unterschied zwischen Graph und GraphDef.

außerdem, was sollte ich ausführen, um eine Grafik geladen von protobuf-Datei (.pb)?

Dank!

InformationsquelleAutor YAO | 2017-11-01
  1. 38

    Graph oder Computional Graph ist das Kern-Konzept der tensorflow zu präsentieren Berechnung. Wenn Sie tensorflow Sie zunächst erstellen Sie eigene Computation Graph und übergeben Sie die Graph zu tensorflow. Wie macht man das? Wie Sie vielleicht wissen, tensorflow unterstützen viele front-end-Programmierung-Sprachen, wie Python, C++, Java und Gehen und die core-Sprache ist C++; wie machen das andere Sprachen transformieren die Graph zu C++? Sie verwenden ein tool namens protobuf generieren kann bestimmte Sprache stubs, das ist, wo die GraphDef kommen. Es ist eine serialisierte version der Graph.

    welche soll ich ausführen, um eine Grafik geladen von protobuf-Datei (.pb)

    Sollten Sie Lesen Ihre *pb - Datei mit GraphDef und bind die GraphDef zu einer (Standard -) Graph, dann verwenden Sie eine Sitzung zum ausführen der Graph für die Berechnung, wie die folgenden code:

    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)
    • wie kann ich testen, das Netzwerk, nachdem ich das laden der pb-Datei ? wo ist mein Netz ?
    InformationsquelleAutor elinx
  2. 1

    GraphDef ist die proto definiert hier. Dies ist die serialisierte version der Grafik. Sie können drucken, speichern oder wiederherstellen eines GraphDef in jedem TensorFlow frontend (Python, R, C++, Java, ...). Wenn es eine Datei gespeichert, in der Regel der name der Datei endet mit .pb, so dass Sie verwenden sollten, GraphDef für .pb - Dateien.

    Graph ist ein abstraktes Konzept, das sich in verschiedenen Formen für verschiedene frontends. Für Python, tf.Graph() zurückgeben würde ein Python-Objekt ( code ), enthält die GraphDef und viele utilities.

    Für python, laden Sie einen GraphDef mit tf.import_graph_def. Hier ein einfaches code-Beispiel:

      with tf.gfile.GFile(graph_def_pb_file, "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
  with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name="")
    ...
    InformationsquelleAutor Max
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