Question

我有一个训练有素的模型（Faster R-CNN），我使用export_inference_graph.py导出了该模型以用于推理。我试图了解创建的frozen_inference_graph.pb和saved_model.pb以及model.ckpt*文件之间的区别。我还看到了.pbtxt个表示形式。

我尝试通读此书，但找不到真正的答案：https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/

每个文件包含哪些内容？哪些可以转换为其他？每个人的理想目的是什么？

Answer 1

frozen_inference_graph.pb，是一个冻结的图，无法再对其进行训练，它定义了graphdef，实际上是序列化的图，可以用以下代码加载：

def load_graph(frozen_graph_filename):
    with tf.gfile.GFile(frozen_graph_filename, "rb") as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        return graph_def
tf.import_graph_def(load_graph("frozen_inference_graph.pb"))

保存的模型是由tf.saved_model.builder生成的模型，必须导入到会话中，该文件包含具有所有训练权重的完整图（就像冻结图一样），但是可以在此处进行训练，并且此序列未序列化，需要通过此代码段加载。 []是可以由saved_model_cli读取的标记常量。该模型通常也可以用来进行预测，例如google ml引擎标准示例：

with tf.Session() as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [], "foldername to saved_model.pb, only folder")

model.ckpt文件是在训练过程中生成的检查点，用于在训练后出现问题时恢复训练或进行备份。如果您有一个已保存的模型和一个冻结的图，则可以忽略它。

.pbtxt文件与先前讨论的模型基本相同，但随后为人类可读的文件，而不是二进制文件。这些也可以忽略。

要回答您的转化问题：保存的模型可以转换为冻结的图，反之亦然，尽管从冻结的图提取的save_model也是不可训练的，但是其存储方式为保存的模型格式。可以读取检查点并将其加载到会话中，然后您可以在其中建立保存的模型。

希望我有帮助，有任何问题，问问吧！

Answer 2

像添加的一样，frozen_graph.pb包括两件事： 1.图形定义 2.训练过的参数

save_model.pb只有图形定义。

这就是为什么如果您同时检查两个.pb文件的大小，为什么Frozen_graph.pb总是更大。

Frozen_inference_graph.pb和saved_model.pb有什么区别？

2 个答案: