output_graph_def = tf.GraphDef() pb_file_path="D:\\vs2010\\Project\\调用模型\\x64\\Release\\catdog.pb" ###换成你存放pb文件的路径 with open(pb_file_path, "rb") as f: output_graph_def.ParseFromString(f.read()) #rb _ = tf.import_graph_def(output_graph_def, name="") prin...
constant_graph = graph_util. convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['op_to_store']) with tf.gfile.FastGFile('./tmp2/pbplus.pb', mode=' wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. PB模式恢复模型代...
tf.graph_util.import_graph_def()方法能将GraphDef对象导入到当前 session 的 default graph 中,但使用该方法需要手动完成反序列化的过程: # tensorflow/python/framework/importer.py@tf_export('graph_util.import_graph_def','import_graph_def')defimport_graph_def(graph_def,input_map=None,return_elements...
constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['name_tensor4']) # 计算图和最后输出的节点名 注意:一般把tensor1到tensor4的计算部分定义在开启session会话的语句之上,但此处需放在下面,否则后面无法识别sess.graph_def; name='name_tensor'必须设置,留待后面测试时取出该...
graph = tf.get_default_graph() with tf.Session( graph=graph) as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess,ckpt_path) output_tf =graph.get_tensor_by_name(output_name) pb_graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants( sess, graph.as_graph_def(), [out...
filename_tensor_name, output_graph_path, clear_devices) c. 利用tensorflow python import os, argparseimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import graph_util dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))def freeze_graph(model_folder): ...
2、利用tf.train.Saver().save() 导出的文件graph_def与权重是分离的,就像上述英文的描述。 我们知道,graph_def文件中没有包含网络中的Variable值(通常情况存储了权重),但是却包含了constant值,所以如果我们能把Variable转换为constant,即可达到使用一个文件同时存储网络架构与权重的目标 ...
通过import_meta_graph 导入模型中的图 通过saver.restore 从模型中恢复图中各个变量的数据 通过graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化 # coding=UTF-8importtensorflowastfimportos.pathimportargparsefromtensorflow.python.frameworkimportgraph_util ...
其实默认状态下,静态图的数据是被同时保存在GraphDef和Session中的,图结构、常量的值等被存储在GraphDef中,而变量的值被存储在Session中,这也是为什么每次用静态图都要在Session中使用的原因。 tf.graph_util.convert_variables_to_constants方法将Session中的变量转换到GraphDef中以常量形式存储,由于没有了变量,得到的...
sess = keras.backend.get_session()# The TensorFlow freeze_graph expects a comma-separated string of output node names.output_node_names_tf =','.join(output_node_names) frozen_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(