如何将 Faster R-CNN ckpt 模型转换为 pb 模型并进行调用？

技术闯荡

于 2023-08-25 00:52:40 发布

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本文介绍了如何将训练好的Faster R-CNN模型从ckpt格式转换为pb格式，并利用TensorFlow Serving进行部署和调用。内容包括编写导出模型的Python脚本、启动TensorFlow Serving服务以及使用gRPC调用模型。

如何将 Faster R-CNN ckpt 模型转换为 pb 模型并进行调用？

Faster R-CNN 是一种高效的目标检测算法，能够准确地检测图像中的物体。在实际应用中，我们常常需要将训练好的 Faster R-CNN 模型导出到生产环境中，并进行部署和调用。在 TensorFlow 中，我们可以将 ckpt 格式的 Faster R-CNN 模型转换为 pb 格式，并通过 TensorFlow Serving 进行模型部署和调用。接下来，我们将介绍如何进行这一过程。

编写导出模型脚本

首先，我们需要编写一个导出模型的 Python 脚本。具体而言，该脚本需要完成以下功能：

（1）加载已经训练好的 Faster R-CNN 模型；

（2）构建 TensorFlow 的计算图；

（3）设置输入输出节点的名称；

（4）使用 tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder 类进行模型导出。

下面是一个简单的导出模型脚本的示例：

import tensorflow as tf
from nets import faster_rcnn

# 定义输入输出节点的名称
input_tensor_name = "input_tensor"
output_tensor_names = ["detection_boxes", "detection_scores", "detection_classes"]

# 加载 Faster R-CNN 模型
ckpt_path = "/path/to/model.ckpt"
frcnn_model = faster_rcnn

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