TensorFlow中传统的保存模型方式是单独保存变量以及graph的,通过freeze_graph把变量转成常量之后写入PB文件中。 save_model文件使用方法: bazel build tensorflow/python/tools:freeze_graph bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph \ --input_saved_model_dir=saved_model/1555567255 \ --output_node_names=fina...
然后再编译freeze_graph,bazel build tensorflow/python/tools:freeze_graph 用法: bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph \ --input_graph=some_graph_def.pb \ # 注意:这里的pb文件是用tf.train.write_graph方法保存的图结构 --input_checkpoint=model.ckpt \ --output_graph=frozen_graph.pb --outp...
"))#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...
提供checkpoint文件地址 使用tf.train.writegraph保存图,这个图会提供给freeze_graph使用 使用freeze_graph生成pb文件 importtensorflowastffromtensorflow.python.toolsimportfreeze_graph# network是你自己定义的模型importnetwork# 模型的checkpoint文件地址ckpt_path="./ckpt_model/model-20190403-164504.ckpt-205000"defmain...
在TensorFlow框架下，模型保存与调用是开发者常见的操作，通过saver = tf.train.Saver()与saver.save()即可实现。然而，传统方法以checkpoint格式保存模型，将结构与权重数据分开，导致在某些场景下使用不便。因此，TensorFlow提供了一种解决方案，即利用freeze_graph函数与.pb文件格式，将模型结构与权重数据...
图(graph)是 tensorflow 用于表达计算任务的一个核心概念。从前端(python)描述神经网络的结构,到后端在多机和分布式系统上部署,到底层 Device(CPU、GPU、TPU)上运行,都是基于图来完成。然而我在实际使用过程中遇到了三对API, tf.train.Saver() / saver.restore() ...
weights.pb')clear_devices=False checkpoint_path=os.path.join(save_dir,'test_model')freeze_graph...
原来GraphDef 虽然不能保存 Variable,但可以保存 Constant。通过 tf.constant 将 weight 直接存储在 NodeDef 里,tensorflow 1.3.0 版本也提供了一套叫做 freeze_graph 的工具来自动的将图中的 Variable 替换成 constant 存储在 GraphDef 里面,并将该图导出为 Proto。可以查看以下链接获取更多信息,...
主要有两种方法生成模型,一种是通过freeze_graph把tf.train.write_graph()生成的pb文件与tf.train.saver()生成的chkp文件固化之后重新生成一个pb文件,这一种现在不太建议使用。另一种是把变量转成常量之后写入PB文件中。我们简单的介绍下freeze_graph方法。
其中1,2都比较常见,重点在于第三步,也就是图的'freezing'过程(frozen_graph), 关键想法在于,当一个模型被训练好后,训练中所使用的大量operation在inference时候都是不需要的,如一般定义的train_op,所以我们可以利用TF提供的 freeze_graph 函数来选取我们需要保留的operation,如推测的结果,TF会自动保留该operation需要...