将模型.pb文件在tensorboard中展示结构

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。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/missidiot/p/9509945.html

<think>我们有两个主要问题:1.将TensorFlow模型转换为ONNX的具体步骤及所需文件;2.如何避免.pb文件中包含训练节点。根据引用[1]和引用[2]的内容,我们可以知道模型转换过程中可能需要切割模型(删除部分节点)以及不同框架支持的输入数据类型。首先,我们需要明确转换的输入是什么。TensorFlow模型通常有两种保存格式:a)FrozenGraphDef(.pb文件):这种格式将模型结构和权重冻结在一起,但不包含训练节点(如优化器、损失计算等),通常用于推理。b)SavedModel格式:一个包含模型结构和权重的目录,可能包含训练节点。然而,用户提到“.pb文件包含训练节点”,这可能是由于在保存模型时没有正确冻结模型。因此,我们需要先解决如何获得一个不包含训练节点的.pb文件(即冻结的推理图)。步骤1:确保我们有一个冻结的推理图(不含训练节点)-如果用户使用的是TensorFlow1.x,可以使用`freeze_graph`工具将检查点文件(checkpoint)和模型结构文件.pb)合并成一个冻结的.pb文件。-如果用户使用的是TensorFlow2.x,推荐使用SavedModel格式,然后从中导出冻结的模型。或者,在保存模型时,确保只保存推理所需的计算图。步骤2:使用转换工具(如tf2onnx)将冻结的.pb文件或SavedModel转换为ONNX。具体步骤:一、准备TensorFlow模型(确保不含训练节点)1.对于TensorFlow1.x:-通常,我们会有一个模型结构文件(如`model.pb`)和检查点文件(`.ckpt`)。-使用`freeze_graph`工具生成冻结的模型:```bashfreeze_graph--input_graph=model.pb--input_checkpoint=model.ckpt--output_graph=frozen_model.pb--output_node_names=output_node```其中`output_node`是推理时需要的输出节点名称。2.对于TensorFlow2.x:-使用SavedModel格式保存模型,然后在保存时只保存推理图。例如:```pythonmodel.save('saved_model_dir',save_format='tf')```-或者,使用`tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants`将变量冻结为常量(适用于TF2的Graph模式)。二、转换模型为ONNX-使用tf2onnx工具进行转换:1.如果使用冻结的.pb文件:```bashpython-mtf2onnx.convert--graphdeffrozen_model.pb--outputmodel.onnx--inputsinput_node:0--outputsoutput_node:0```其中`input_node:0`和`output_node:0`需要根据模型的实际输入输出节点名称替换。2.如果使用SavedModel格式(TF2):```bashpython-mtf2onnx.convert--saved-modelsaved_model_dir--outputmodel.onnx```三、验证转换后的ONNX模型-使用ONNXRuntime加载模型并运行推理,与原始TensorFlow模型的结果进行对比,确保精度一致。针对用户问题中提到的“.pb文件包含训练节点”,解决方法是在转换前确保模型被正确冻结,即只保留推理所需的节点。可以通过以下方法避免训练节点:-在保存模型时,只保存推理图。在TensorFlow中,我们可以通过指定输入和输出的SignatureDef来保存推理图(SavedModel格式会自动处理)。-如果已经有一个包含训练节点的.pb文件,可以使用图修改工具(如图编辑API)删除训练节点。但更推荐重新导出为冻结的推理图。引用[1]中提到,可以使用模型切割(即删除部分模型)的方法来处理TensorFlow模型。在转换过程中,我们可以通过指定输入和输出来切割模型,只保留需要的部分。在tf2onnx中,通过`--inputs`和`--outputs`参数指定输入输出节点,这些节点之间的子图将被保留,其他节点会被丢弃。因此,如果原始图中包含训练节点,但我们在转换时只指定了推理所需的输入输出节点,那么训练节点将不会出现在转换后的图中。总结步骤:1.确保有一个冻结的TensorFlow模型.pb或SavedModel格式),如果不确定,可以通过重新导出冻结模型来避免训练节点。2.使用tf2onnx工具转换,指定正确的输入输出节点名称(如果使用SavedModel格式,通常不需要指定,因为tf2onnx会自动从签名中获取)。3.如果原始模型包含训练节点,但无法重新导出冻结模型,则在转换时通过`--inputs`和`--outputs`参数明确指定推理所需的输入输出节点,这样tf2onnx会自动切割出子图。注意:在转换过程中,可能会遇到不支持的算子。这时需要查看tf2onnx的文档,看是否有自定义的转换方法,或者考虑使用其他转换工具(如ONNXMLTools)。引用[3]提供了修改ONNX模型输入输出维度的方法,这在转换后可能需要使用,以便模型支持动态输入。因此,针对用户问题,我们给出以下步骤:步骤1:冻结TensorFlow模型(去除训练节点)步骤2:使用tf2onnx转换步骤3:验证和调整ONNX模型(可选,如修改输入输出维度)最后,我们生成相关问题。</think>### TensorFlow模型转ONNX格式的完整步骤 #### 一、核心概念澄清 1. **模型转换本质**:转换的是**模型本身**(计算图结构+权重参数),而非推理脚本 2. **输入文件要求**:需要冻结的推理图(.pb文件)或SavedModel格式 3. **输出文件**:生成标准ONNX格式文件.onnx) #### 二、转换步骤详解 ##### 步骤1:准备TensorFlow模型(关键:去除训练节点) ```python import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util # 加载已训练模型 model = tf.keras.models.load_model('your_model.h5') # 转换为冻结推理图(关键步骤) frozen_graph = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants( tf.compat.v1.keras.backend.get_session(), tf.compat.v1.get_default_graph().as_graph_def(), [output.op.name for output in model.outputs] # 明确指定输出节点 ) # 保存为.pb文件(不包含训练节点) with tf.io.gfile.GFile('frozen_model.pb', 'wb') as f: f.write(frozen_graph.SerializeToString()) ``` **避免训练节点的关键**: 1. 使用`convert_variables_to_constants`冻结变量 2. 明确指定输出节点名称(如`Identity:0`) 3. 禁用`training=True`等训练专用参数[^1] ##### 步骤2:使用tf2onnx进行转换 ```bash # 安装转换工具 pip install tf2onnx # 转换冻结的.pb文件 python -m tf2onnx.convert \ --graphdef frozen_model.pb \ --output model.onnx \ --inputs Input:0 \ # 替换为实际输入节点名 --outputs Identity:0 # 替换为实际输出节点名 # 或转换SavedModel格式 python -m tf2onnx.convert \ --saved-model saved_model_dir \ --output model.onnx ``` **参数说明**: - `--inputs`/`--outputs`:通过TensorBoard查看节点名称 - `--opset`:指定ONNX算子集版本(默认15) ##### 步骤3:验证与优化 ```python import onnx # 验证模型结构 onnx_model = onnx.load('model.onnx') onnx.checker.check_model(onnx_model) # 动态维度支持(引用[3]) from onnx.tools import update_model_dims updated_model = update_model_dims.update_inputs_outputs_dims( onnx_model, {'input_name': ['batch', 3, -1, -1]}, # 动态尺寸 {'output_name': ['batch', 1, -1, -1]} ) ``` #### 三、文件需求清单 | 阶段 | 必需文件 | 可选文件 | |------|----------|----------| | 输入 | 冻结的.pb或SavedModel | 原始训练代码 | | 转换 | 节点名称清单 | 自定义算子映射 | | 输出 | .onnx文件 | 验证数据集 | #### 四、常见问题解决 1. **训练节点残留问题**: - 使用`graph_util.remove_training_nodes()`显式删除 - 检查输出节点是否包含梯度计算 - 转换时添加`--fold_const`优化[^2] 2. **算子不支持问题**: ```bash # 查看未转换的算子 python -m tf2onnx.convert --help | grep "unsupported" # 自定义算子映射(示例) --custom-ops aten::CustomOp ``` 3. **动态维度处理**: - 使用`update_inputs_outputs_dims()`修改维度[^3] - 转换时指定`--placeholder-shape`参数 #### 五、转换后验证 ```python import onnxruntime as ort import numpy as np # 对比原始模型与ONNX推理结果 tf_output = tf_model.predict(test_data) ort_session = ort.InferenceSession('model.onnx') onnx_output = ort_session.run(None, {'input': test_data})[0] np.testing.assert_allclose(tf_output, onnx_output, rtol=1e-3) ``` > **关键提示**:对于复杂模型(如引用[4]的文本分类模型),建议使用SavedModel格式转换,可保留更多元数据信息[^2]。 --- ### 相关问题 1. 如何验证转换后的ONNX模型是否保持了原始TensorFlow模型的精度? 2. 在TensorFlow模型转换为ONNX时遇到不支持的算子,有哪些解决方案? 3. 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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