我微调了im2txt模型并使用im2txt github中的过程获取了ckpt.data，ckpt.index和ckpt.meta文件以及graph.pbtxt文件。 该模型似乎运行良好，因为它产生几乎正确的标题。
现在我想冻结这个模型在android上使用它。
我在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py中使用了freeze_graph.py脚本。
python freeze_graph.py --input_graph=/path/to/graph.pbtxt --input_binary=false --input_checkpoint=/path/to/model.ckpt --output_graph=/path/to/output_graph.pb --output_node_names="softmax,lstm/initial_state,lstm/state"
我有以下错误：AssertionError: softmax is not in graph。
https://github.com/tensorflow/models/issues/816中的讨论是关于同样的问题，但它对我没有多大帮助。 的确，当我查看微调后生成的graph.pbtxt时，我找不到softmax，lstm / initial_state和lstm / state。 但是在im2txt的show_and_tell_model.py文件中，张量的名称似乎是“softmax”，“lstm / initial_state”和“lstm / state”。所以，我不知道发生了什么。
我希望我对目前为止所尝试的内容足够清楚。提前感谢您的帮助。
此致 斯蒂芬
答案 0 :(得分：2)
确定，
我想我终于得到了解决方案。如果它对其他人有用，那么它是：
训练结束后，您将获得ckpt.data，ckpt.index和ckpt.meta文件以及graph.pbtxt文件。
然后必须以“推理”模式加载此模型（请参阅im2txt中的InferenceWrapper）。它使用正确的名称'softmax'，'lstm / initial_state'和'lstm / state'构建一个图形。您保存此图形（使用相同的ckpt格式），然后您可以应用freeze_graph脚本来获取冻结模型。
此致 斯蒂芬
答案 1 :(得分：2)
找到并验证答案：在inference_wrapper.base.py中，只需在saver.save(sess, "model/ckpt4") saver.restore(sess, checkpoint_path)之后添加def _restore_fn(sess):之类的内容即可。然后重建和run_inference，你将得到一个可以被冻结，转换和可选地重新映射的模型，供iOS和Android应用程序加载。
有关冻结，转换和转换为memmapped的详细命令，请参阅我在Error using Model after using optimize_for_inference.py on frozen graph的回答。