将tensorflow模型打包成PB文件及PB文件读取方式

将TensorFlow模型打包成PB文件及PB文件读取方式

在TensorFlow中，可以将训练好的模型打包成PB文件，以便在其他环境中使用。本文将详细讲解如何将TensorFlow模型打包成PB文件以及如何读取PB文件，并提供两个示例说明。

步骤1：将模型保存为PB文件

在TensorFlow中，可以使用tf.saved_model.simple_save()方法将模型保存为PB文件。可以使用以下代码将模型保存为PB文件：

import tensorflow as tf

# 创建模型
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='inputs')
outputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='outputs')
hidden = tf.layers.dense(inputs, 256, activation=tf.nn.relu)
logits = tf.layers.dense(hidden, 10, activation=None)
predictions = tf.nn.softmax(logits, name='predictions')

# 保存模型为PB文件
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    tf.saved_model.simple_save(sess, 'model', inputs={'inputs': inputs}, outputs={'predictions': predictions})

在这个代码中，我们首先创建了一个简单的模型，然后使用tf.saved_model.simple_save()方法将模型保存为PB文件。在保存模型时，我们需要指定模型的输入和输出张量，并将其保存在指定的文件夹中。

步骤2：读取PB文件

在TensorFlow中，可以使用tf.saved_model.loader.load()方法读取PB文件。可以使用以下代码读取PB文件：

import tensorflow as tf

# 读取PB文件
with tf.Session() as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, ['serve'], 'model')
    graph = tf.get_default_graph()
    inputs = graph.get_tensor_by_name('inputs:0')
    predictions = graph.get_tensor_by_name('predictions:0')

在这个代码中，我们使用tf.saved_model.loader.load()方法读取PB文件，并使用tf.get_default_graph()方法获取默认图。然后，我们使用graph.get_tensor_by_name()方法获取输入和输出张量。

示例1：将TensorFlow模型打包成PB文件

以下是将TensorFlow模型打包成PB文件的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建模型
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='inputs')
outputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='outputs')
hidden = tf.layers.dense(inputs, 256, activation=tf.nn.relu)
logits = tf.layers.dense(hidden, 10, activation=None)
predictions = tf.nn.softmax(logits, name='predictions')

# 保存模型为PB文件
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    tf.saved_model.simple_save(sess, 'model', inputs={'inputs': inputs}, outputs={'predictions': predictions})

在这个示例中，我们创建了一个简单的模型，并使用tf.saved_model.simple_save()方法将模型保存为PB文件。

示例2：读取TensorFlow PB文件

以下是读取TensorFlow PB文件的示例代码：

import tensorflow as tf

# 读取PB文件
with tf.Session() as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, ['serve'], 'model')
    graph = tf.get_default_graph()
    inputs = graph.get_tensor_by_name('inputs:0')
    predictions = graph.get_tensor_by_name('predictions:0')

在这个示例中，我们使用tf.saved_model.loader.load()方法读取PB文件，并使用graph.get_tensor_by_name()方法获取输入和输出张量。

结语

以上是将TensorFlow模型打包成PB文件及PB文件读取方式的详细攻略，包括将模型保存为PB文件和读取PB文件等步骤，并提供了两个示例。在实际应用中，我们可以根据具体情况来选择合适的方法来保存和读取模型。