tensorflow ckpt模型和pb模型获取节点名称,及ckpt转pb模型实例
ckpt
fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflow
checkpoint_path='model.ckpt-8000'
reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)
var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map()
forkeyinvar_to_shape_map:
print("tensor_name:",key)
pb
importtensorflowastf importos model_name='./mobilenet_v2_140_inf_graph.pb' defcreate_graph(): withtf.gfile.FastGFile(model_name,'rb')asf: graph_def=tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def,name='') create_graph() tensor_name_list=[tensor.namefortensorintf.get_default_graph().as_graph_def().node] fortensor_nameintensor_name_list: print(tensor_name,'\n')
ckpt转pb
deffreeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
'''
:paraminput_checkpoint:
:paramoutput_graph:PB模型保存路径
:return:
'''
output_node_names="xxx"
saver=tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint+'.meta',clear_devices=True)
graph=tf.get_default_graph()
input_graph_def=graph.as_graph_def()
withtf.Session()assess:
saver.restore(sess,input_checkpoint)
output_graph_def=graph_util.convert_variables_to_constants(
sess=sess,
input_graph_def=input_graph_def,#等于:sess.graph_def
output_node_names=output_node_names.split(","))
withtf.gfile.GFile(output_graph,"wb")asf:
f.write(output_graph_def.SerializeToString())
print("%dopsinthefinalgraph."%len(output_graph_def.node))
foropingraph.get_operations():
print(op.name,op.values())
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