tensorflow ckpt模型和pb模型獲取節(jié)點(diǎn)名稱,及ckpt轉(zhuǎn)pb模型實(shí)例
更新時(shí)間：2020年01月21日 10:42:38 作者：三寸光陰___
今天小編就為大家分享一篇tensorflow ckpt模型和pb模型獲取節(jié)點(diǎn)名稱,及ckpt轉(zhuǎn)pb模型實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
ckpt
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
checkpoint_path = 'model.ckpt-8000'
reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
for key in var_to_shape_map:
print("tensor_name: ", key)
pb
import tensorflow as tf import os model_name = './mobilenet_v2_140_inf_graph.pb' def create_graph(): with tf.gfile.FastGFile(model_name, 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def, name='') create_graph() tensor_name_list = [tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node] for tensor_name in tensor_name_list: print(tensor_name,'\n')
ckpt轉(zhuǎn)pb
def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
'''
:param input_checkpoint:
:param output_graph: PB模型保存路徑
:return:
'''
output_node_names = "xxx"
saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
graph = tf.get_default_graph()
input_graph_def = graph.as_graph_def()
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, input_checkpoint)
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
sess=sess,
input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def
output_node_names=output_node_names.split(","))
with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString())
print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node))
for op in graph.get_operations():
print(op.name, op.values())
以上這篇tensorflow ckpt模型和pb模型獲取節(jié)點(diǎn)名稱,及ckpt轉(zhuǎn)pb模型實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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