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...
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...
"))#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...
1.2 Computation Graph 1.3 Graph中的重要函数 1. TensorFlow原理 tf不是解释性语言(python),而更像是编译型语言(c++)。两阶段分离,贯穿tf学习的始终。TF必须显式的去run才能拿到具体的值。 construction phase 构图阶段:构建计算图Graph execution phase 运行阶段:freeze_graph,把图冻结之后,未来不能再修改。为了得...
weights.pb')clear_devices=False checkpoint_path=os.path.join(save_dir,'test_model')freeze_graph...
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() ...
TensorFlow - 框架实现中的三种 Graph 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. 然而在实际使用过程中遇到了三对API, ...
freeze_graph(args.model_folder) 说明:对于freeze操作,我们需要定义输出结点的名字.因为网络其实是比较复杂的,定义了输出结点的名字,那么freeze的时候就只把输出该结点所需要的子图都固化下来,其他无关的就舍弃掉.因为我们freeze模型的目的是接下来做预测.所以,一般情况下,output_node_names就是我们预测的目标. ...
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。
图(graph):你希望会话处理的图。对于初学者来说,棘手的事情是:TF 中总存在一个默认的图,其中所有操作的设置都是默认的,所以你的操作范围总在一个「默认的图」中。 配置(config):你可以使用 ConfigProto 配置 TF。查看本文最后的链接资源以获取更多详细信息。