TensorFlow实现checkpoint文件转换为pb文件
由于项目需要，需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件。
importos
fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflow
fromnet2useimportinception_resnet_v2_small#这里使用自己定义的模型函数即可
importtensorflowastf
if__name__=='__main__':
pb_file="./model/output.pb"
ckpt_file="./model/model.ckpt-652900"
'''
这里的节点名字可能跟设想的有出入，最直接的方法是直接输出ckpt中保存的节点名字，然后对应着找节点名字，具体的进入convert_variables_to_constants函数的实现中graph_util_impl.py，130行的函数：_assert_nodes_are_present添加代码
print('在图中的节点是：')
fordininname_to_node:
print('{},在图中'.format(din))
然后运行代码，若正确就会直接保存；若失败则会保存失败，找好输出节点的名字，在output_node_names中添加就好
'''
output_node_names=["embedding"]
withtf.name_scope('input'):
image=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,79,199,1),name='input_image')
net,endpoints=inception_resnet_v2_small(image,is_training=False)
embedding=tf.nn.l2_normalize(net,1,1e-10,name='embedding')
config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.45
sess=tf.Session(config=config)
saver=tf.train.Saver()
saver.restore(sess,ckpt_file)
print('readsuccess')
converted_graph_def=tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess,
input_graph_def=sess.graph.as_graph_def(),
output_node_names=output_node_names)
withtf.gfile.GFile(pb_file,"wb")asf:
f.write(converted_graph_def.SerializeToString())
print('保存成功')
以上这篇TensorFlow实现checkpoint文件转换为pb文件就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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