Tensorflow 模型保存与恢复（3）保存模型到单个文件中

保存模型到单个.pb文件中

前面两篇介绍了使用Saver 和SavedModel保存模型：
Tensorflow 模型保存与恢复（1）使用tf.train.Saver()
Tensorflow 模型保存与恢复（2）使用SavedModel

1.保存模型

上面两种方法保存的模型的变量都是单独保存在一个文件中的，模型的图元数据则是保存在另一个文件中。有时候希望将模型的元数据和变量值保存到同一个文件中，即最后的模型只有一个.pb文件。本篇介绍如何将TensorFlow的模型保存到单个文件中，以及读取恢复模型。
基本思路主要是利用GraphDef对象，使用convert_variables_to_constants方法将变量转化为常量，然后序列化保存到磁盘。基本步骤如下：
首先获取GraphDef对象：

input_graph_def = graph.as_graph_def()

设定需要导出的节点，可以将模型的输入输出节点导出，在恢复模型进行预测的时候可以据此获取输入输出的tensor：

 output_node_name = 'x_input,conv'

使用convert_variables_to_constants方法将GraphDef对象中的变量转化为常量，并返回一个新的GraphDef:

output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_c