Здесь мы сосредоточимся на формировании MetaGraph в TensorFlow. Это поможет нам понять модуль экспорта в TensorFlow. MetaGraph содержит основную информацию, необходимую для обучения, выполнения оценки или выполнения вывода на ранее обученном графике.

Ниже приведен фрагмент кода для того же:

def export_meta_graph(filename = None, collection_list = None, as_text = False): 
   """this code writes `MetaGraphDef` to save_path/filename. 
   
   Arguments: 
   filename: Optional meta_graph filename including the path. collection_list: 
      List of string keys to collect. as_text: If `True`, 
      writes the meta_graph as an ASCII proto. 
   
   Returns: 
   A `MetaGraphDef` proto. """

 

Одна из типичных моделей использования для того же самого упомянута ниже:

# Создание модели ... 
with tf.Session() as sess: 
   # Использование модели ... 
# Экспорт модели в /tmp/my-model.meta. 
meta_graph_def = tf.train.export_meta_graph(filename = '/tmp/my-model.meta')

Источник: AndreyEx.ru