tensorflow保存数据为.ｐｂ格式和加载ｐｂ文件

最新推荐文章于 2025-06-12 15:39:37 发布

furuit

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分类专栏： TensorFlow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fu6543210/article/details/80343345

最近接触了ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ的ｏｂｊｅｃｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ＡＰＩ发现里面读取的预先训练模型都是ｐｂ格式。

谷歌推荐的保存模型的方式是保存模型为 PB 文件，它具有语言独立性，可独立运行，封闭的序列化格式，任何语言都可以解析它，它允许其他语言和深度学习框架读取、继续训练和迁移 TensorFlow 的模型。

它的主要使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦，使得前向推导 inference的代码统一。

另外的好处是保存为 PB 文件时候，模型的变量都会变成固定的，导致模型的大小会大大减小，适合在手机端运行。

还有一个就是，真正离线测试使用的时候，ｐｂ格式的数据能够保证数据不会更新变动，就是不会进行反馈调节啦。

保存 PB 文件的代码：

import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.framework import graph_util

pb_file_path = os.getcwd()

with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    x = tf.placeholder(tf.int32, name='x')
    y = tf.placeholder(tf.int32, name='y')
    b = tf.Variable(1, name='b')
    xy = tf.multiply(x, y)
    # 这里的输出需要加上name属性
    op = tf.add(xy, b, name='op_to_store')

    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # convert_variables_to_constants 需要指定output_node_names，list()，可以多个
    constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess,