Question

我已经在tensorflow上训练了一个pix2pix模型，模型已经以检查点的形式保存，并带有以下文件：

model-15000.meta，model-15000.index，model-15000.data-00000-of-00001，graph.pbtxt，checkpoint。

现在，我想将其转换为protobuf文件（.pb）以进行部署。我遇到了freeze_graph.py脚本，但是我遇到了其中一个参数的问题，它是output_node_names。

我尝试了几个图层名称，但是我收到以下错误：

AssertionError：生成器/ decoder_2 / batchnorm / scale / gradient不在图中

不确定如何找到output_node_names

Answer 1

尝试以下代码将meta转换为pb文件：

import tensorflow as tf
#Step 1 
#import the model metagraph
saver = tf.train.import_meta_graph('./model.meta', clear_devices=True)
#make that as the default graph
graph = tf.get_default_graph()
input_graph_def = graph.as_graph_def()
sess = tf.Session()
#now restore the variables
saver.restore(sess, "./model")

#Step 2
# Find the output name
graph = tf.get_default_graph()
for op in graph.get_operations(): 
  print (op.name)

#Step 3
from tensorflow.python.platform import gfile
from tensorflow.python.framework import graph_util

output_node_names="predictions_mod/Sigmoid"
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
        sess, # The session
        input_graph_def, # input_graph_def is useful for retrieving the nodes 
        output_node_names.split(",")  )    

#Step 4
#output folder
output_fld ='./'
#output pb file name
output_model_file = 'model.pb'
from tensorflow.python.framework import graph_io
#write the graph
graph_io.write_graph(output_graph_def, output_fld, output_model_file, as_text=False)

希望这有效!!!

Answer 2

尝试冻结模型时遇到同样的问题。

AssertionError: pose:0 is not in graph

我正在使用此脚本打印所有张量名称，但我仍然收到错误。

import tensorflow as tf

from tensorflow.python.tools import inspect_checkpoint as chkp


meta_path = './data/trained_variables.ckpt.meta' # Your .meta file

with tf.Session() as sess:

# Restore the graph
saver = tf.train.import_meta_graph(meta_path)

# Load weights
saver.restore(sess,"/Users/me/Desktop/data/trained_variables.ckpt")

## Print tensors
chkp.print_tensors_in_checkpoint_file(file_name="/Users/me/Desktop/data/trained_variables.ckpt",
                                      tensor_name='',
                                      all_tensors=False,
                                      all_tensor_names=True)

试一试，看看你是否能得到正确的名字。让我知道，我面临同样的问题。

将tensorflow检查点保存到.pb protobuf文件

2 个答案: