tf.train.import_meta_graph

`tf.train.import_meta_graph`是TensorFlow中的一个函数，可以用于从保存的模型中加载图形。它需要一个包含模型结构的.meta文件，以及包含模型变量的checkpoint文件。在调用`import_meta_graph`函数之后，可以使用`tf.get_default_graph()`来获取导入的图形，并使用`graph.get_tensor_by_name()`等函数来获取图形中的各种张量和操作。具体用法可以参考TensorFlow的官方文档。

相关问题

saver = tf.train.import_meta_graph(self.meta_path)

这行代码的作用是从一个已经保存的 TensorFlow 模型中导入计算图。具体来说，`tf.train.import_meta_graph` 函数会读取指定的 meta 文件（通常以 `.meta` 为后缀名），并返回一个 `tf.Graph` 对象，该对象表示了之前保存的模型的计算图结构。通过导入计算图，我们可以重用之前训练好的模型，或者在其基础上继续训练模型。

with tf.Session() as sess: saver = tf.train.import_meta_graph('my-model-1000.meta') saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))这两句代码的含义？

这两句代码是 TensorFlow 中用于加载保存的模型的语句。第一行代码开启了一个 Tensorflow 会话，第二行代码加载了一个 meta graph 文件（即以 .meta 结尾的文件），表示导入计算图的结构。第三行代码调用了 saver.restore 方法，将已经保存的模型的参数加载到计算图中来。最后一个参数（'./'）表示保存的模型的路径。