在Tensorflow中删除``初始化器''层

Question

我试图将训练有素的模型保存到文件中，以发送到推理服务器，然后对其进行基准测试。唯一的问题是我的模型（使用keras）仍然具有init层（例如conv1 / weights / RandomUniform），无法在我正在进行基准测试的设备上运行。

那么，如何从图形中删除所有这些图层？

我尝试使用tfgraph.finalize()，convert_variables_to_constants和remove_training_nodes，但似乎没有一个删除这些节点。

它打破的确切层是： 'res_net50/conv1/kernel/Initializer/random_uniform/RandomUniform'

Answer 1

通过strip_unused_nodes转换，您可以提供一组输入和输出节点。图转换工具将删除图的所有不馈入输出节点的分支。

话虽如此，我的直觉是删除初始化节点不会对推理时间产生重大影响，因为不会评估操作。但是，如果不修剪它们，确实会消耗一些内存。