将模型.pb文件在tensorboard中展示结构

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本文介绍如何使用TensorFlow将训练完成的model.pb文件导入到TensorBoard中，以便于查看其网络结构。具体步骤包括：从PB文件恢复计算图、通过TensorBoard加载计算图并在浏览器中查看。

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本文介绍将训练好的model.pb文件在tensorboard中展示其网络结构。

1. 从pb文件中恢复计算图

import tensorflow as tf

model = 'model.pb' #请将这里的pb文件路径改为自己的
graph = tf.get_default_graph()
graph_def = graph.as_graph_def()
graph_def.ParseFromString(tf.gfile.FastGFile(model, 'rb').read())
tf.import_graph_def(graph_def, name='graph')
summaryWriter = tf.summary.FileWriter('log/', graph)

执行以上代码就会生成文件在log/events.out.tfevents.1535079670.DESKTOP-5IRM000。

2. 在tensorboard中加载

tensorboard --logdir D:\TCL\log

3. 在浏览器中

拷贝网站链接在浏览器中即可。

 

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ONNX模型如何支持动态批次大小和可变尺寸输入？ 4. 转换后的ONNX模型在不同推理引擎（如TensorRT/OpenVINO）中的性能差异如何评估？ 5. 对于包含自定义层的TensorFlow模型，转换ONNX时需要哪些特殊处理？
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