tensorflow ckpt模型和pb模型获取节点名称,及ckpt转pb模型实例
ckpt
fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflow checkpoint_path='model.ckpt-8000' reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map() forkeyinvar_to_shape_map: print("tensor_name:",key)
pb
importtensorflowastf importos model_name='./mobilenet_v2_140_inf_graph.pb' defcreate_graph(): withtf.gfile.FastGFile(model_name,'rb')asf: graph_def=tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) tf.import_graph_def(graph_def,name='') create_graph() tensor_name_list=[tensor.namefortensorintf.get_default_graph().as_graph_def().node] fortensor_nameintensor_name_list: print(tensor_name,'\n')
ckpt转pb
deffreeze_graph(input_checkpoint,output_graph): ''' :paraminput_checkpoint: :paramoutput_graph:PB模型保存路径 :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() withtf.Session()assess: 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(",")) withtf.gfile.GFile(output_graph,"wb")asf: f.write(output_graph_def.SerializeToString()) print("%dopsinthefinalgraph."%len(output_graph_def.node)) foropingraph.get_operations(): print(op.name,op.values())
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