tensorflow資料結構

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.11/tensorflow/core/protobuf/meta_graph.proto

《Tensorflow實戰深度學習框架》

​ Tensorflow的計算圖在執行時，以MetaGrapDef的形式實行計算圖，並且在進行計算圖儲存（save）時，將MetaGraphDef以二進位制的形式寫入磁碟，在儲存模型產生的3個的檔案中，MetaGraphDef儲存在.meta檔案中；其中模型經過訓練的模型引數，權重，可訓練的變數儲存在.data檔案中；張量名到張量的對應對映關係儲存在.index

​ 這裡使用tf.train.Saver().export_meta_grah("../model.ckpt.meda.json")將計算圖（MetaGrapDef）以可讀的形式輸出

計算圖結構

1. MetaGraphDef（計算圖）
   • MetaInfoDef（運算方法）
     • OpList（運算方法集合）
       • OpDef（運算方法）
         • ArgDef（輸入，輸出）
         • AttrDef（屬性）
   • GraphDef （連線結構）
     • NodeDef（節點）
   • SaverDef （模型持久化）
     • CheckpointFormatVersion（模型定義使用的版本）
   • map<string, CollectionDef> （集合）
     • NodeList（節點value）
     • BytesList（序列化value）
   • map<string, SignatureDef>（簽名）
   • AssetFileDef （權重值）

MetaGraphDef

message MetaGraphDef {

  // 記錄圖上的所有運算方法
  MetaInfoDef meta_info_def = 1;

  // GraphDef.
  // 由於MetaInfoDef，已將計算圖中所有的運算資訊儲存了
  // 所以GraphDef就只需要記錄計算圖的連線結構
  GraphDef graph_def = 2;

  // SaverDef.
  // 在save時，記錄需要儲存的變數
  SaverDef saver_def = 3;

  // collection_def：從集合名稱到集合的對映。
  map<string, CollectionDef> collection_def = 4;

  // signature_def：從使用者提供的簽名金鑰對映到單個SignatureDef。
  map<string, SignatureDef> signature_def = 5;

  // 與定義的圖表一起使用的資原始檔Asset file def
  repeated AssetFileDef asset_file_def = 6;
}