TensorFlow:将ckpt文件固化成pb文件教程

在TensorFlow中，我们可以将ckpt文件固化成pb文件，以便在其他平台上使用。本文将详细讲解如何将ckpt文件固化成pb文件，并提供两个示例说明。

步骤1：导入TensorFlow库

首先，我们需要导入TensorFlow库。可以使用以下代码导入TensorFlow库：

import tensorflow as tf

步骤2：定义TensorFlow计算图

在导入TensorFlow库后，我们需要定义TensorFlow计算图。可以使用以下代码定义一个简单的计算图：

# 定义计算图
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1], name='a')
b = tf.Variable(tf.zeros([1, 1]), name='b')
c = tf.add(a, b, name='c')

在这个计算图中，我们定义了一个占位符a，一个变量b，并使用tf.add()方法将它们相加得到c。

步骤3：创建TensorFlow会话并保存ckpt文件

在定义计算图后，我们需要创建TensorFlow会话，并保存ckpt文件。可以使用以下代码创建TensorFlow会话并保存ckpt文件：

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 保存ckpt文件
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, './model.ckpt')

在这个代码中，我们使用tf.Session()方法创建一个TensorFlow会话，并使用sess.run()方法初始化变量。然后，我们使用tf.train.Saver()方法创建一个Saver对象，并使用Saver.save()方法将ckpt文件保存到磁盘上。

步骤4：将ckpt文件固化成pb文件

在保存ckpt文件后，我们可以使用freeze_graph.py脚本将ckpt文件固化成pb文件。可以使用以下命令将ckpt文件固化成pb文件：

python freeze_graph.py --input_graph=./graph.pbtxt --input_checkpoint=./model.ckpt --output_graph=./frozen_graph.pb --output_node_names=c

在这个命令中，--input_graph参数指定输入的计算图文件，--input_checkpoint参数指定输入的ckpt文件，--output_graph参数指定输出的pb文件，--output_node_names参数指定输出节点的名称。

示例1：将ckpt文件固化成pb文件

以下是将ckpt文件固化成pb文件的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义计算图
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1], name='a')
b = tf.Variable(tf.zeros([1, 1]), name='b')
c = tf.add(a, b, name='c')

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 保存ckpt文件
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, './model.ckpt')

# 将ckpt文件固化成pb文件
!python freeze_graph.py --input_graph=./graph.pbtxt --input_checkpoint=./model.ckpt --output_graph=./frozen_graph.pb --output_node_names=c

在这个示例中，我们定义了一个简单的计算图，并使用TensorFlow会话保存ckpt文件。然后，我们使用freeze_graph.py脚本将ckpt文件固化成pb文件。

示例2：使用pb文件进行预测

以下是使用pb文件进行预测的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载pb文件
with tf.gfile.GFile('./frozen_graph.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 导入pb文件
with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# 进行预测
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    a = graph.get_tensor_by_name('a:0')
    c = graph.get_tensor_by_name('c:0')
    result = sess.run(c, feed_dict={a: np.array([[1], [2], [3]])})
    print(result)

在这个示例中，我们使用tf.gfile.GFile()方法加载pb文件，并使用tf.import_graph_def()方法导入pb文件。然后，我们使用graph.get_tensor_by_name()方法获取输入和输出节点，并使用sess.run()方法进行预测。

结语

以上是将ckpt文件固化成pb文件的完整攻略，包含导入TensorFlow库、定义TensorFlow计算图、创建TensorFlow会话并保存ckpt文件、将ckpt文件固化成pb文件的步骤说明，以及将ckpt文件固化成pb文件和使用pb文件进行预测的两个示例说明。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的方法来将ckpt文件固化成pb文件。