tensorflow加载pb文件及继续训练
发布时间:2021-04-30 栏目:Tensorflow, 人工智能, 深度学习 评论:0 Comments
谷歌推荐的保存模型的方式是保存模型为 PB 文件,它具有语言独立性,可独立运行,封闭的序列化格式,任何语言都可以解析它,它允许其他语言和深度学习框架读取、继续训练和迁移 TensorFlow 的模型。
它的主要使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦, 使得前向推导 inference的代码统一。
另外的好处是保存为 PB 文件时候,模型的变量都会变成固定的,导致模型的大小会大大减小,适合在手机端运行。
还有一个就是,真正离线测试使用的时候,pb格式的数据能够保证数据不会更新变动,就是不会进行反馈调节啦。
tensorflow加载pb文件:
with tf.gfile.FastGFile(“/tmp/my-model/train.pb”,’rb’) as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
sess.graph.as_default()
tf.import_graph_def(graph_def, name=”)
或者:
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.Session(graph=g) as sess:
OPS=get_ops_from_pb(g,input_names,output_name)
return OPS
链接:https://www.zhihu.com/question/49637656/answer/142035602
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