转换.pb文件来.ckpt（tensorflow）

我已成功地转换预先训练.ckpt模型中使用这个脚本.pb（protobuf的）格式：转换.pb文件来.ckpt（tensorflow）

import os 
import tensorflow as tf 

# Get the current directory 
dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) 
print "Current directory : ", dir_path 
save_dir = dir_path + '/Protobufs' 

graph = tf.get_default_graph() 

# Create a session for running Ops on the Graph. 
sess = tf.Session() 

print("Restoring the model to the default graph ...") 
saver = tf.train.import_meta_graph(dir_path + '/model.ckpt.meta') 
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(dir_path)) 
print("Restoring Done .. ") 

print "Saving the model to Protobuf format: ", save_dir 

#Save the model to protobuf (pb and pbtxt) file. 
tf.train.write_graph(sess.graph_def, save_dir, "Binary_Protobuf.pb", False) 
tf.train.write_graph(sess.graph_def, save_dir, "Text_Protobuf.pbtxt", True) 
print("Saving Done .. ")

现在，我要的是副verca程序。我如何加载protobuf文件并将其转换为.ckpt（检查点）格式？

我试图做到这一点与下面的脚本，但它总是失败：

import tensorflow as tf 
import argparse 

# Pass the filename as an argument 
parser = argparse.ArgumentParser() 
parser.add_argument("--frozen_model_filename", default="/path-to-pb-file/Binary_Protobuf.pb", type=str, help="Pb model file to import") 
args = parser.parse_args() 

    # We load the protobuf file from the disk and parse it to retrieve the 
    # unserialized graph_def 
with tf.gfile.GFile(args.frozen_model_filename, "rb") as f: 
    graph_def = tf.GraphDef() 
    graph_def.ParseFromString(f.read()) 

    #saver=tf.train.Saver() 
    with tf.Graph().as_default() as graph: 

     tf.import_graph_def(
      graph_def, 
      input_map=None, 
      return_elements=None, 
      name="prefix", 
      op_dict=None, 
      producer_op_list=None 
     ) 
     sess = tf.Session(graph=graph) 
     saver=tf.train.Saver() 
     save_path = saver.save(sess, "path-to-ckpt/model.ckpt") 
     print("Model saved to chkp format")

我相信，这将是有这些转换脚本非常有帮助。

P.S：权重已经嵌入到.pb文件中。

谢谢。

来源

2017-08-03 Konstantinos Monachopoulos

看来你只能在两个文件中获得图形定义，而不是冻结模型。使用freeze_graph file

来源

2017-08-03 20:11:04

该模型从恢复（sess，tf.train.latest_checkpoint（dir_path））加载检查点（与权重）的位置。 –

好！在第二个脚本中，您没有加载任何模型，只是导入了图形。尽管您在第一个脚本中加载模型，但它不会将变量写入到pb文件中。 –

好吧我在tf.train.write_graph函数中将sess.graph_def更改为sess.graph，但同样的运气。 –

如果您在PB文件加载模型得到

# This two lines only save the graph as proto file; it doesn't save the variables and their values. 
tf.train.write_graph(sess.graph_def, save_dir, "Binary_Protobuf.pb", False) 
tf.train.write_graph(sess.graph_def, save_dir, "Text_Protobuf.pbtxt", True)

冷冻图形，确实可以再培训作为pretrain模型。我使用“tf.global_variables（）”来获取可以训练的变量，但是当我加载一个pb模型时没有任何变量返回。

tf.global_variables()

来源

2017-09-18 08:35:17

转换.pb文件来.ckpt（tensorflow）

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