Keras模型转成tensorflow的.pb操作

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Keras模型转成tensorflow的.pb操作

在Keras中，我们可以使用model.save()方法将模型保存为.h5文件。但是，如果我们想将模型部署到生产环境中，我们可能需要将模型转换为tensorflow的.pb文件。下面是一些示例说明。

示例1：将Keras模型转换为tensorflow的.pb文件

import tensorflow as tf
from keras.models import load_model

# 加载Keras模型
model = load_model('model.h5')

# 将Keras模型转换为tensorflow的.pb文件
sess = tf.keras.backend.get_session()
tf.saved_model.simple_save(
    sess,
    'model_pb',
    inputs={'input': model.input},
    outputs={t.name: t for t in model.outputs})

在这个示例中，我们首先使用load_model()方法加载Keras模型。然后，我们使用tf.saved_model.simple_save()方法将模型转换为tensorflow的.pb文件。我们使用tf.keras.backend.get_session()方法获取当前的tensorflow会话。我们使用inputs参数来指定模型的输入张量。我们使用outputs参数来指定模型的输出张量。我们将模型保存为model_pb文件夹中的.pb文件。

示例2：使用tensorflow的pb文件进行预测

import tensorflow as tf

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

# 加载图形
with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def)

# 获取输入和输出张量
input_tensor = graph.get_tensor_by_name('input:0')
output_tensor = graph.get_tensor_by_name('output/BiasAdd:0')

# 创建会话
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 进行预测
    output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: input_data})

在这个示例中，我们首先使用tf.gfile.GFile()方法加载tensorflow的.pb文件。然后，我们使用tf.GraphDef()类解析.pb文件中的图形定义。我们使用tf.Graph()类创建一个新的图形，并使用tf.import_graph_def()方法将图形定义导入到新的图形中。我们使用graph.get_tensor_by_name()方法获取输入和输出张量。我们使用tf.Session()类创建一个新的会话，并使用sess.run()方法进行预测。

总结

在Keras中，我们可以使用model.save()方法将模型保存为.h5文件。如果我们想将模型部署到生产环境中，我们可以将模型转换为tensorflow的.pb文件。我们可以使用tf.saved_model.simple_save()方法将Keras模型转换为tensorflow的.pb文件。我们可以使用tf.gfile.GFile()方法加载tensorflow的.pb文件。我们可以使用tf.GraphDef()类解析.pb文件中的图形定义。我们可以使用tf.Graph()类创建一个新的图形，并使用tf.import_graph_def()方法将图形定义导入到新的图形中。我们可以使用graph.get_tensor_by_name()方法获取输入和输出张量。我们可以使用tf.Session()类创建一个新的会话，并使用sess.run()方法进行预测。