tensorflow中利用.pb文件恢复计算图

最新推荐文章于 2024-03-28 09:27:44 发布

zk_ken

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分类专栏：深度学习文章标签：深度学习

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本文介绍如何从.pb文件中恢复TensorFlow计算图，并利用TensorBoard进行可视化展示的方法。主要包括从.pb文件恢复计算图的具体步骤及代码实现，以及通过不同方式启动TensorBoard查看计算图的教程。

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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)

2.利用Tensorboard查看计算图

在命令行运行以下命令，启动Tensorboard

#命令行运行里执行
tensorboard --logdir log/ #这里的路径就是1中最后一行图保存的路径，请根据自己的需要更改

或者

利用tensorflow提供的tools里的import_pb_to_tensorboard.py这个工具，但是这个工具linux版本的tensorflow没有安装（Win下默认安装），需要的可以去下载[https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/tools]

#python3
from tensorflow.python.tools.import_pb_to_tensorboard import import_to_tensorboard
model = os.path.join(model_dir, 'tensorflow_inception_graph.pb')
import_to_tensorboard(model_dir=model, log_dir='log/') 
#命令行
tensorboard --logdir="your_log_path" #启动tensorboard

还可以直接使用命令行

#命令行
python -m tensorflow.python.tools.import_pb_to_tensorboard \
  --model_dir="your_path/model.pb" 
  --log_dir="your_log_path"  
tensorboard --logdir="your_log_path" #启动tensorboard

两种方法是一致的，只不过第二种方法更加便捷。