graph=tf.Graph()sess=tf.InteractiveSession(graph=graph) 1.3 导入模型 model_fn='tensorflow_inception_graph.pb'#导入Inception网络# tensorflow_inception_graph.pb文件的下载:# https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip#with tf.gfile.FastGFile(model_fn, 'rb') as f...
os.makedirs(log_dir) #classify_image_graph_def.pb为google训练好的模型 inception_graph_def_file = os.path.join(inception_pretrain_model_dir, 'classify_image_graph_def.pb') with tf.Session() as sess: #创建一个图来存放google训练好的模型 with tf.gfile.FastGFile(inception_graph_def_file, '...
再安装bazel 1.2 下载Tensorflow源码 下载1.13版本Tensorflow源码:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/v1.13.2 使用bazel编译tensorflow量化工具 bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph 1.3 执行转换量化命令 将导出的pb模型执行模型量化转换,以tensorflow_inception_graph.pb模型为例,命令...
model_name = 'inception_v3_frozen_graph.pb' # 读取并创建一个图graph来存放Google训练好的Inception_v3模型(函数) def create_graph(): with tf.gfile.FastGFile(os.path.join( model_dir, model_name), 'rb') as f: # 使用tf.GraphDef()定义一个空的Graph graph_def = tf.GraphDef() graph_def...
sess = tf.InteractiveSession(graph=graph) 1. 2. 1.3 导入模型 model_fn = 'tensorflow_inception_graph.pb'#导入Inception网络 # tensorflow_inception_graph.pb文件的下载: # https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip ...
model=os.path.join(model_dir,'tensorflow_inception_graph.pb')import_to_tensorboard(model_dir=model,log_dir='log/')#命令行tensorboard--logdir="your_log_path"#启动tensorboard 经过查看源码,第二种方法其实是对第一种方法的包装。 两种方法是一致的,只不过第二种方法更加便捷。
TensorFlow实现checkpoint文件转换为pb文件 由于项目需要,需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件。 import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow from net2use import inception_resnet_v2_small#这里使用自己定义的模型函数即可 import tensorflow as tf if __name__=='__main__': pb_file...
首先是下载google的inception模型,tensorflow_inception_graph.pb 是模型文件。 代码语言:javascript 复制 defget_model():"""download model"""model=os.path.join("model",model_name)ifnot os.path.exists(model):print("Down model...")os.system("wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow....
model = 'inception_resnet_v2.pb' graph = tf.get_default_graph() graph_def = graph.as_graph_def() graph_def.ParseFromString(gfile.FastGFile(model, 'rb').read()) tf.import_graph_def(graph_def, name='graph') summaryWriter = tf.summary.FileWriter('log/', graph) ...
using tensorflow::GraphDef; using tensorflow::int32; using tensorflow::string; void LoadFrozenPbModel( const std::unique_ptr<tensorflow::Session>& session, std::string model_path, bool as_text) { GraphDef graph_def; tensorflow::Status load_graph_status; ...