tensorflow生成pb文件

最新推荐文章于 2022-11-06 10:05:42 发布
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分类专栏： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28808697/article/details/80735962
本文介绍了一种将训练好的TensorFlow模型冻结并部署到Web的方法。通过提供的代码示例，可以了解到如何对任意已训练好的模型进行冻结处理，以便于模型在网络应用中的部署和服务。

参考博客：Freeze Tensorflow models and serve on web

代码：https://github.com/sankit1/cv-tricks.com/tree/master/Tensorflow-tutorials/freeze_model_and_deploy

该博客讲了如何freeze一个训练好了的tensorflow模型，并且对任何一个已经训练好的模型都有用。

【tensorflow】生成.pb文件
图像研究猿的专栏
04-15 1万+
Saving, Freezing, Optimizing for inference, Restoring of tensorflow models 在训练完tensorflow模型后，会有三个文件：model-epoch_99.data-00000-of-00001，model-epoch_99.index，model-epoch_99.meta 1.tensorflowModel.ckpt...
tensorflow将模型存为pb文件，并读取所有节点
love072422的博客
09-18 1647
1、保存pb，一定要在模型训练完成之后再保存，否则保存的不是最终数据，具体的输出节点名字，要看自己的网络结构，或者通过打印模型节点输出的形式查看 constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ...
tensorflow用于生成pb的代码
07-29 242
tensorflow的模型/graph包含两部分：模型定义和tensor数值。相应的，训练好的模型也会存储于两个文件：由tf.train.write_graph()输出的protobuf文件，如graph.pb；以及saver输出的checkpoint文件，如model.ckpt。 载入时，...
tensorflow-pb导出与导入
qq_34027339的博客
03-25 1398
文章目录1. pb文件固化-python2. pb文件恢复-python版本3. pb文件导入-C++版本 1. pb文件固化-python 为了实现用python训练网络，用C++直接运行网络，因此需要将网络固化成pb文件输出。 我的pb固化是在前向测试的时候实现的。代码如下 with tf.name_scope("Input"): # input_images = tf.pla...
TensorFlow把ckpt转化为pb文件代码进阶版
12-13
把tensorflow保存的checkpoint类型模型冻结，转化为.pb模型输出。调用方法参见我的博文https://blog.csdn.net/weixin_41864878/article/details/84957681
tensorflow convert .ckpt to .pb
yangzm的专栏
09-19 1267
如何把生成的ckpt 转成 pb 这样c++ 就可以加载来运行了。 1. 下载 https://github.com/tensorflow/models  export_inference_graph.py 是我们要转的工具。 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection/export_i...
TensorFlow把ckpt转化为pb文件代码
12-13
把tensorflow保存的checkpoint类型模型冻结，转化为.pb模型输出。调用方法参见我的博文https://blog.csdn.net/weixin_41864878/article/details/84957681
TensorFlow实现checkpoint文件转换为pb文件
12-20
在TensorFlow中，模型的持久化是通过两种主要方式完成的：`checkpoint`（ckpt）文件和`protobuf`（pb）文件。`checkpoint`文件存储的是模型的变量值，而`protobuf`文件则包含了模型的计算图结构以及变量值。在某些...
如何使用C#将Tensorflow训练的.pb文件用在生产环境详解
12-31
前言 TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习系统...这个貌似脱离不了tensorflow框架，而且生成的ckpt文件比较大，发布到生产环境的时候，还得把python的算法文件一起搞上去，如何和其他程序交互，可能还得自己去写
tensorflow模型文件(ckpt)转pb文件的方法（不知道输出节点名）
09-17
`tf.train.write_graph`用于保存模型的计算图结构，而`freeze_graph.freeze_graph`则将权重与图结构结合并生成pb文件。 2. 使用`graph_util.convert_variables_to_constants` 这种方法在不知道输出节点名时可能不...
tensorflow的ckpt文件转pb模型文件
10-28
使用这个python程序可以直接将ckpt文件转成固化的模型文件，用于预测结果，注意修改路径
云风pbc windows下xx.proto生成xx.pb 工具
12-15
将.proto文件放入当前目录下并执行pb.bat执行完成后再当前目录下会生成一个pb文件夹，文件夹中生成的.pb文件即我们需要的文件
生成pb文件详解
zwb88008的博客
11-01 1万+
关于生成.pb的作用： .pb文件为训练模型最终生成的文件。我们使用它的目的是为了不再android项目中进行训练而是直接套用训练的成功。 关于怎么训练模型： 本示例基于mnist手写识别项目。关于mnist手写识别训练模型的部分请参考tensorflow极客学院的中文教程中的初识mnist和深入mnist，因此关于怎么训练模型再此不在赘述。 关于怎么导出模型： 给我们导出模型的方法来自
java/golang/csharp/c++/python生成pb文件的方法
CHNIM的博客
11-06 1238
拷贝grpc-java/compiler/src/java_plugin/cpp/内的文件到grpc-java-plugin中。用于编译protoc-gen-go-grpc插件进而生成helloworld_grpc.pb.go。用于编译protoc-gen-go插件进而升成 helloworld.pb.go。编译插件cd grpc-go/cmd/protoc-gen-go-grpc/编译插件cd protobuf/protoc-gen-go/编译生成grpc-java-plugin。
如何用Tensorflow训练模型成pb文件和和如何加载已经训练好的模型文件
热门推荐
Jason Zhou
07-18 7万+
这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型，然后生成相应的pb文件。最后会将如何重新加载这个pb文件。 首先先放出PO主的github： https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30（别吐槽，只是为了练手学习的233333）， train那个就
tensorboard ckpt pb 模型的输出节点_Tensorflow的三种储存格式-2（pb & Saved Model）...
weixin_39753791的博客
11-22 468
2. GraphDef(*.pb)这种格式文件包含protobuf对象序列化后的数据，包含了计算图，可以从中得到所有运算符(operators）的细节，也包含tensors,这里有两种pb文件：1）包含所有的variable，但是所有的variable都已经变成了tf.constant和graph一起frozen到一个文件；2）不包含variable的值，因此只能从中恢复计算图，但一些训练的权值...
tensorflow保存数据为.ｐｂ格式和加载ｐｂ文件
fu6543210的博客
05-16 6万+
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...
tensorflow 生成pb文件（训练结束后用官方提供的脚本手动生成）
qq_20373723的博客
09-04 8879
注意我这个记录是跟着官网的object_detection做目标检测做的，配置文件什么的也是改的现成的，所以转pb文件会相对方便点，如果完全是自己训练模型准备数据，可能不太适合这么做，不过大神的话可以试着改一下export_inference_graph.py这个生成pb文件的脚本 网上有很多是在训练模型的时候在构造模型时添加input和output标签，训练完后自动生成pb文件，如果是复杂模型
tensorflow 学习笔记-- tf.reduce_max、tf.sequence_mask
qq_28808697的博客
06-11 1万+
    tf.reduce_max函数的作用：计算张量的各个维度上的元素的最大值。
tensorflow的pb文件通常是什么
最新发布
03-18
<think>好的，用户问的是TensorFlow的pb文件通常是什么。我需要先回忆一下pb文件的相关知识。首先，pb文件应该是指Protocol Buffers格式的文件，但具体在TensorFlow里有什么用途呢？可能涉及到保存模型的结构和参数，对吧？ 用户可能是个刚开始接触TensorFlow的开发者，或者是在部署模型时遇到了pb文件，需要了解其基本概念。他们可能想知道pb文件的作用、如何生成以及如何使用。深层需求可能是想了解如何保存和加载模型，或者进行模型部署。 接下来，我需要分步骤解释。首先，pb文件的全称是Protocol Buffers，是Google开发的一种数据序列化格式。在TensorFlow中，pb文件通常保存了训练好的模型，包括计算图结构和变量数据。这里要强调它和checkpoint文件的区别，checkpoint只保存参数，而pb文件包含图和参数，适合部署。 然后，生成pb文件的方法。用户可能想知道如何从代码中导出pb文件，所以需要提到冻结图（freeze_graph）的过程，或者使用tf.saved_model.simple_save这样的API。比如将变量转为常量，并保存为.pb文件。 使用场景方面，pb文件用于跨平台部署，比如移动端或嵌入式设备，或者用在其他语言中调用。这时候需要说明pb文件的优点，比如体积小、加载快，包含完整模型结构。 结构部分，可以简要说明pb文件内部包含计算图、操作节点、张量信息，可能还有变量数据。这部分不需要太深入，但要让用户理解其内容。 最后，注意用户可能遇到的常见问题，比如生成pb文件时的错误，或者加载时的版本兼容性问题，但根据用户的问题，可能不需要展开，只要给出基本信息即可。 检查是否需要提到SavedModel格式，因为有时候pb文件也可能指SavedModel中的内容，但通常单独的pb文件是冻结后的模型。需要区分清楚，避免混淆。 确保使用中文，结构清晰，分点说明，避免使用专业术语过多，必要时举例。比如保存为.pb文件的代码示例，或者使用freeze_graph工具的方法。 最后总结pb文件的作用和重要性，帮助用户形成完整的认识。</think>TensorFlow的`.pb`文件（Protocol Buffers格式）是用于保存模型结构和参数的序列化文件。以下是逐步说明： ### 1. **核心定义** `.pb`文件是TensorFlow模型的**冻结格式**（Frozen Graph），通常包含： - **计算图结构**（Graph Definition）：模型的所有层、操作和连接关系 - **固化后的参数**：训练好的权重和偏置等参数被转换为常量存储 ### 2. **生成方式** 通过以下步骤生成： ```python # 示例：将模型保存为.pb格式 import tensorflow as tf # 定义并训练模型后... graph_def = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants( sess, # 当前会话 sess.graph.as_graph_def(), # 原始计算图 output_node_names=['output_layer'] # 指定输出节点 ) # 写入文件 with tf.io.gfile.GFile('model.pb', 'wb') as f: f.write(graph_def.SerializeToString()) ``` ### 3. **关键特性** - **独立部署**：无需原始训练代码即可加载 - **跨平台**：支持移动端（TensorFlow Lite）、服务端（TensorFlow Serving）等 - **高效推理**：计算图已优化，适合生产环境 ### 4. **与Checkpoint的区别** | 文件类型 | 内容 | 用途 | |----------------|-----------------------|--------------| | `.ckpt` | 变量参数（未固化） | 训练恢复 | | `.pb` | 固化图+参数 | 部署推理 | ### 5. **典型应用场景** - 使用`tf.import_graph_def`加载模型： ```python with tf.io.gfile.GFile('model.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.compat.v1.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) with tf.Graph().as_default() as graph: tf.import_graph_def(graph_def, name='') ``` ### 6. **文件验证** 可通过工具检查内容： ```bash saved_model_cli show --dir /path/to/model --tag_set serve --signature_def serving_default ``` ### 总结 `.pb`文件是TensorFlow模型的标准部署格式，通过固化计算图和参数实现轻量化、高效率的推理。相较于其他保存方式（如HDF5），更适合生产环境中的跨平台使用。
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