我正在使用Tensorflow对象检测API项目（https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.12.0/research/object_detection）处理Mask R CNN模型。我坚持使用r1.12.0版本（但这不是必须的，但我认为这不会影响我的问题。）我的计划是修改模型的某些“静态”部分，然后再次将其导出为冻结的图形格式。 >
第一步，我打算使用pipeline.config脚本（https://github.com/tensorflow/models/blob/r1.12.0/research/object_detection/export_inference_graph.py）从检查点文件和export_inference_graph.py重新生成冻结图。我下载了Inception V2模型（http://download.tensorflow.org/models/object_detection/mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz），并使用Tensorflow 1.12.0执行了脚本。它完成了工作并创建了冻结图。
问题是，如果我将原始冻结图与生成的图进行比较，则它们是不同的。如果我使用Tensorboard可视化它们，它们之间会有明显的区别。某些节点丢失，某些节点不同，等等。
我也尝试过其他模型（正常的Fast R CNN），我总是遇到相同的问题。
怎么可能？我应该如何使用检查点文件和pipeline.config文件来重新生成与原始附件完全相同的冻结图？
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据我了解，您生成冻结图形的步骤很好。
关于冻结图的一件事是可以对其进行优化，例如将某些层融合在一起。优化可能会导致冻结的图看起来不同，因为可以执行或根本不执行不同的优化。但是，不同的冻结图不一定表示该图是错误生成的。
Here是关于冻结图优化的教程，以建立更快的投放模型。仅在此处列出以显示有几个优化选项。
此处What does freezing a graph in TensorFlow mean?是另一个与此问题相关的问题。