然而,在实际线上 inference 中,通常就是使用 GraphDef. 但,GraphDef 中连 Variable都没有,怎么存储 weight 呢? 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 Var...
pb_path = os.path.join(graph_location, 'frozen_graph.pb') print('pb_path:{}'.format(pb_path)) # 固化模型 output_graph_def = convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output_node_names=['out/fc2']) with tf.gfile.FastGFile(pb_path, mode='wb') as f: f.write(output_...
with tf.Session(graph=g1) as sess1:print(sess1.run(c1))#4.0#g1的图定义,包含pb的path, pb文件名,是否是文本默认Falsetf.train.write_graph(g1.as_graph_def(),'.','graph.pb',False) 读取 importtensorflow as tf#load graphwith tf.gfile.FastGFile("./graph.pb",'rb') as f: graph_def...
tf.train.export_meta_graph / tf.train.Import_meta_graph tf.train.write_graph() / tf.Import_graph_def() 他们都是用于对图的保存和恢复。同一个计算框架,为什么需要三对不同的API呢?他们保存/恢复的图在使用时又有什么区别呢?初学的时候,常常闹不清楚他们的区别,以至常常写出了错误的程序,经过一番研究...
restore只是去restore variable,常量是在MetaGraph的GraphDef里的。故实验发现没有restore,常量依旧已经获取到了。 总结来看,saver.save()和saver.restore()保存和读取的东西不一致,save会保存所有一坨信息,而restore只是将data里的variable值恢复到当前graph中的对应节点里,graph你得自己新建或使用tf.train.import_meta...
GraphDef 目前分析GraphDef为图定义的内部表示格式。 syntax="proto3";packagetensorflow;import"tensorflow/core/framework/function.proto";import"tensorflow/core/framework/node_def.proto";import"tensorflow/core/framework/versions.proto";option cc_enable_arenas=true;option java_outer_classname="GraphProtos";opt...
官网的tutorial中图片分类任务看见了tf.import_graph_def函数用法,貌似用的很少,以后再说。 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/imagenet/classify_image.py 5、tf.summary & tensorboard 基本步骤 查看官网教程即可。 官网教程:https://tensorflow.google.cn/get_started/summaries_and_...
def read_graph_from_pb(tf_model_path ,input_names,output_name):with open(tf_model_path, 'rb') as f:serialized = f.read()tf.reset_default_graph()gdef = tf.GraphDef()gdef.ParseFromString(serialized)with tf.Graph().as_default() as g:tf.import_graph_def(gdef, name='')with tf.Ses...
在上篇“图的构建”中,我们有讲过TF里面是如何将一个GraphDef转换为真正执行所用的Graph的。照此理解的话,我们使用TF 上层API构建出的深度学习模型最终在底层生成了GraphDef;然后再进一步由上篇讲过的两个函数(ConvertGraphDefToGraph和ImportGraphDef)之一生成Graph用于执行训练或推理。
importtensorflowastfimportos graph_def = tf.compat.v1.GraphDef() labels = []# These are set to the default names from exported models, update as needed.filename ="model.pb"labels_filename ="labels.txt"# Import the TF graphwithtf.io.gfile.GFile(filename,'rb')asf: graph_def.ParseFrom...