如何从冻结的 TensorFlow 图中创建一个 Op？

Question

如何从冻结的 TensorFlow 图表中创建 Op？和 TF Hub 一样的技巧？

with tf.Graph().as_default():
  module_url = "https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128-with-normalization/1"
  embed = hub.Module(module_url)
  embeddings = embed(["A long sentence", "A sentence"])

来自 TF Hub 的 embed() 可以作为自定义操作在图中的任何位置自由使用。我正在寻找相同的东西，只是不使用 module_url，而是使用我自己的 .pb 文件中的冻结图。在导入的图的末尾添加操作，或者编辑图很容易，但是使用导入的图作为自定义操作要清晰得多。

我看过 TF Hub 的实现，但它不是太简洁。而且看起来没有其他示例代码。拜托，有人可以提供或指出更好的示例代码吗？

Answer 1

如上所述在对 embed(...) 的调用中应用 hub.Module 会引入一个完整的子图，其中包含许多 TF 操作。它在 Python 代码中看起来是独立的，因为所有工作都隐藏在单个函数调用中，但这里不涉及自定义操作。

也许您可以通过创建自己的 hub.Module 来满足您的需求？这并不难，请参阅 tensorflow.org/hub/creating，您可以从您的文件系统中使用它。

关于如何使用 tf.import_meta_graph()（包括 tf.Graph 的集合并支持检查点变量）或更基本的 tf.import_graph_def()（常用于冻结图 defs，例如 label_image.py)，但 hub.Module 为您处理了这些旧方法中的许多差距和细微问题。

如何从冻结的 TensorFlow 图中创建一个 Op？

How to make an Op from a frozen TensorFlow graph?

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