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  • ckpt convert to pb

    import tensorflow as tf
    #from create_tf_record import *
    from tensorflow.python.framework import graph_util

    def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
      '''
      :param input_checkpoint:
      :param output_graph: PB模型保存路径
      :return:
      '''
      # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用
      # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径
       
      # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
      #output_node_names = "InceptionV1/Logits/Predictions/Reshape_1"
      #output_node_names = "resnet_v1_101/rpn_conv/3x3/weights/Momentum"
      output_node_names = "resnet_v1_101/bbox_pred/weights"
      #trainable_scopes = 'InceptionResnetV2/Logits,InceptionResnetV2/AuxLogits'
      
      saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
      graph = tf.get_default_graph() # 获得默认的图
      input_graph_def = graph.as_graph_def() # 返回一个序列化的图代表当前的图
     
      with tf.Session() as sess:
        saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
        output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化,将变量值固定
          sess=sess,
          input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def
          output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点,以逗号隔开
     
        with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
          f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
        print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点
     

    #input_checkpoint='inceptionv1/model.ckpt-0'
    input_checkpoint = "output/res101/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default/res101_faster_rcnn_iter_110000.ckpt"

    #out_pb_path='inceptionv1/frozen_model.pb'
    out_pb_path = "output/pb_model/frozen_model_110000_Variable.pb"

    freeze_graph(input_checkpoint, out_pb_path)


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/herd/p/10875562.html
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