ckpt文件生成固化的PB文件并查看模型的输入与输出

最新推荐文章于 2022-03-29 17:01:25 发布

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z海清

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分类专栏：总结

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40868987/article/details/95335997

本文介绍了如何从ckpt文件生成固化的PB文件，主要通过convert_variables_to_constants函数实现。此外，还提到了利用Netron工具查看模型节点名称，并提供了相关参考资料。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

概述
需要从ckpt文件生成固化的PB文件，给生成现场用。现在我探索下不依赖代码里的网络结构、仅仅用CKPT文件来生成PB文件。

转化
训练生成的ckpt文件目录如下：

$ ls ./ckpt0507/
checkpoint                           graph.pbtxt                          model.ckpt-3251.data-00000-of-00001  model.ckpt-6500.index                model.ckpt-6501.meta
events.out.tfevents.1557215392.amax  model.ckpt-3250.data-00000-of-00001  model.ckpt-3251.index                model.ckpt-6500.meta                 model.ckpt-9750.data-00000-of-00001
events.out.tfevents.1557217802.amax  model.ckpt-3250.index                model.ckpt-3251.meta                 model.ckpt-6501.data-00000-of-00001  model.ckpt-9750.index
events.out.tfevents.1557219123.amax  model.ckpt-3250.meta                 model.ckpt-6500.data-00000-of-00001  model.ckpt-6501.index                model.ckpt-9750.meta

转化PB文件的代码如下：

import tensorflow as tf
import os

def read_graph_from_ckpt(ckpt_path, out_pb_path, output_name ):     
    # 从meta文件加载网络结构
    saver = tf.train.import_meta_graph(ckpt_path+'.meta',clear_devices=True)
    graph = tf.get_default_graph()
    with tf.Session( graph=graph) as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
        # 从ckpt加载参数
        saver.restore(sess, ckpt_path) 
        output_tf =graph.get_tensor_by_name(output_name) 
        
        # 固化
        pb_graph = tf.graph_util.convert_variables_t