使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式

下面是关于“使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式”的完整攻略。

问题描述

在使用keras和tensorflow进行深度学习模型训练后，有时需要将模型保存为可部署的pb格式。那么，如何使用keras和tensorflow将模型保存为可部署的pb格式？

解决方法

以下是使用keras和tensorflow将模型保存为可部署的pb格式的方法：

1. 首先，导入必要的库：

python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import convert_variables_to_constants_v2

1. 然后，加载keras模型：

python
model = load_model('path/to/model.h5')

在上面的代码中，'path/to/model.h5'是keras模型的路径。

1. 接着，将keras模型转换为tensorflow模型：

python
full_model = tf.function(lambda x: model(x))
full_model = full_model.get_concrete_function(tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))
frozen_func = convert_variables_to_constants_v2(full_model)
frozen_func.graph.as_graph_def()

1. 最后，将tensorflow模型保存为pb格式：

python
tf.io.write_graph(graph_or_graph_def=frozen_func.graph,
logdir='path/to/output',
name='model.pb',
as_text=False)

在上面的代码中，'path/to/output'是输出目录的路径，'model.pb'是输出文件的名称。

以下是两个示例说明：

1. 将keras模型保存为pb格式

首先，加载keras模型：

python
model = load_model('path/to/model.h5')

然后，将keras模型转换为tensorflow模型：

python
full_model = tf.function(lambda x: model(x))
full_model = full_model.get_concrete_function(tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))
frozen_func = convert_variables_to_constants_v2(full_model)
frozen_func.graph.as_graph_def()

最后，将tensorflow模型保存为pb格式：

python
tf.io.write_graph(graph_or_graph_def=frozen_func.graph,
logdir='path/to/output',
name='model.pb',
as_text=False)

1. 将keras模型保存为pb格式（带输入输出节点名称）

首先，加载keras模型：

python
model = load_model('path/to/model.h5')

然后，将keras模型转换为tensorflow模型：

```python
full_model = tf.function(lambda x: model(x))
full_model = full_model.get_concrete_function(tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))
frozen_func = convert_variables_to_constants_v2(full_model)
frozen_func.graph.as_graph_def()

inputs = [node.name for node in frozen_func.inputs]
outputs = [node.name for node in frozen_func.outputs]
```

在上面的代码中，我们获取了输入和输出节点的名称。

最后，将tensorflow模型保存为pb格式：

python
tf.io.write_graph(graph_or_graph_def=frozen_func.graph,
logdir='path/to/output',
name='model.pb',
as_text=False,
input_saver_def=None,
input_node_names=inputs,
output_node_names=outputs,
restore_op_name=None,
filename_tensor_name=None,
clear_devices=None,
initializer_nodes=None)

在上面的代码中，我们指定了输入和输出节点的名称。

结论

在本攻中，我们介绍了使用keras和tensorflow将模型保存为可部署的pb格式的方法，并提供了两个示例说明。可以根据具体的需求选择不同的模型路径、输出目录路径、输出文件名称、输入输出节点名称等参数。