如何使用tensorflow抓斗？ 我试图通过应用GrpPulter来优化服务性能的TysFooRM模型，我正在研究C++的TysFraseService服务。 好了，我应该在LoadSavedModel之后做抓取器的工作。但是我不确定我到底应该做什么，我应该自己编写op优化还是只调用API？ 我在谷歌搜索了很长一段时间，没有看到解决问题的帖子或代码片段

您能给我一些建议或代码示例吗？

我通过搜索tensorflow代码库找到了答案

     tensorflow::grappler::GrapplerItem item;
     item.fetch = std::vector<std::string>{output_node_};
     item.graph = bundle_.meta_graph_def.graph_def();
     tensorflow::RewriterConfig rw_cfg;
     rw_cfg.add_optimizers("constfold");
     rw_cfg.add_optimizers("layout");
     auto new_graph_def = bundle_.meta_graph_def.mutable_graph_def();
     tensorflow::grappler::MetaOptimizer meta_opt(nullptr, rw_cfg);
     meta_opt.Optimize(nullptr, item, new_graph_def);

tensorflow:：grappler:：GrappleItem项；
item.fetch=std:：vector{output\u node}；
item.graph=bundle_u.meta_graph_def.graph_def（）；
tensorflow:：RewriterConfig rw_cfg；
rw_cfg.添加_优化器（“constfold”）；
rw_cfg.添加_优化器（“布局”）；
auto new_graph_def=bundle_.meta_graph_def.mutable_graph_def（）；
tensorflow:：grappler:：元优化器meta_opt（nullptr，rw_cfg）；
元选项优化（nullptr、item、new_graph_def）；

通过添加上面的代码行，我的GraphDef序列化文件大小从20MB减少到了6MB，因此它确实进行了修剪。但是我发现session.Run（）比以前花费了更多的时间

============ 更新：

---

上述用法不正确。默认设置使用grappler优化图形，并在加载保存的模型时运行。通过查看

LoadSavedModel

相关代码，您可以了解正确的用法。

您可以分享其他提示吗？我试图保存一个优化的图形，并在以后重用它