Question

我想使用冻结图来修改/更改操作。例如，如下所示，将操作从“调整大小方法为ResizeNearestNeighbor的upsample2D”更改为“调整大小方法为ResizeBilinear的upsample2D”

with tf.device('/gpu:0'):
    with tf.gfile.GFile(filename, 'rb') as file:
        serialized_graph = file.read()
        graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')
        graph_replace = tf.contrib.graph_editor.graph_replace
        nodes = graph_def.node
        for node in nodes:
            if "ResizeNearestNeighbor" in node.name :
                print ("===========> ", node.name)
                node.op ="ResizeBilinear"
                # also need to change node name                   
        nodes = graph_def.node
        for node in nodes:
            print (node.name)
        tf.train.write_graph(graph_def, "./", name='modified.pb')

实际上，以上代码无法正常工作；我认为这是由于nodedef中的哈希类型所致；另外，解码错误google.protobuf.message.DecodeError：导入修改后的图形时解析消息时出错

我认为以下方法可能有效，但是对此有帮助吗？

graph_replace = tf.contrib.graph_editor.graph_replace
graph_replace(node, {node.xx: new_node.xx })

或者

tf.import_graph_def(graph_def, input_map={node: a new node})

谢谢

Answer 1

您的主代码块有些奇怪：

您创建了graph_replace，但从不使用它。
您在node.name上进行了匹配。名称几乎可以是任何东西。您应该在node.op上进行匹配，node.op ="ResizeBilinear"是操作的“类型”。这些名称是固定的。
您可以更改char a; boom = (uint64) a中的节点类型。这听起来不对。它类似于C中的graph_editor。您不能只更改某些内容的“类型”。

通常，手动修改GraphDef是一个坏主意。它不是公共界面的一部分，可以随时更改。

使用Transformer可能是最好的方法。您可以使用图形transform_op_handler并覆盖ValidateOnParse。有关使用Transformer的基本示例，请参见此test。您可以将处理程序基于默认的one，该默认值仅按原样复制节点。如果有帮助，请在此处使用此变压器的place。

Answer 2

我刚刚遇到了类似的问题并找到了解决方案。我不知道是否可以仅重命名操作，因此我想您需要完全交换节点。

要解决此问题，您需要定义一个新的操作，如下所示：

output_tensor= tf.image.resize_images(input_tensor, [300, 300], method=tf.image.ResizeMethod.BILINEAR)

然后使用

tf.import_graph_def(graph_model_def, name='', input_map={"existing_input_tensor": input_tensor}, return_elements=['data/inputs:0'])

Here是更详细的说明。

Tensorflow：使用冻结图修改节点操作（图形编辑）

2 个答案: