将tensorflow模型打包成PB文件及PB文件读取方式
1.tensorflow模型文件打包成PB文件
importtensorflowastf
fromtensorflow.python.toolsimportfreeze_graph
withtf.Graph().as_default():
withtf.device("/cpu:0"):
config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
withtf.Session(config=config).as_default()assess:
model=Your_Model_Name()
model.build_graph()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
saver=tf.train.Saver()
ckpt_path="/your/model/path"
saver.restore(sess,ckpt_path)
graphdef=tf.get_default_graph().as_graph_def()
tf.train.write_graph(sess.graph_def,"/your/save/path/","save_name.pb",as_text=False)
frozen_graph=tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess,graphdef,['output/node/name'])
frozen_graph_trim=tf.graph_util.remove_training_nodes(frozen_graph)
freeze_graph.freeze_graph('/your/save/path/save_name.pb','',True,ckpt_path,'output/node/name','save/restore_all','save/Const:0','frozen_name.pb',True,"")
2.PB文件读取使用
output_graph_def=tf.GraphDef()
withopen("your_name.pb","rb")asf:
output_graph_def.ParseFromString(f.read())
_=tf.import_graph_def(output_graph_def,name="")
node_in=sess.graph.get_tensor_by_name("input_node_name")
model_out=sess.graph.get_tensor_by_name("out_node_name")
feed_dict={node_in:in_data}
pred=sess.run(model_out,feed_dict)
以上这篇将tensorflow模型打包成PB文件及PB文件读取方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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