一，直接保存pb
1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式，保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦，使得创建模型与使用模型的解耦，使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候，模型的变量会变成固定的，导致模型的大小会大大减小。
这里稍稍解释下pb：是MetaGraph的protocol buffer格式的文件，MetaGraph包括计算图，数据流，以及相关的变量和输入输出
主要使用tf.SavedModelBuilder来完成这个工作，并且可以把多个计算图保存到一个pb文件中，如果有多个MetaGraph，那么只会保留第一个MetaGraph的版本号。
保持pb的文件代码：
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.framework import graph_util
pb_file_path = os.getcwd()
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
x = tf.placeholder(tf.int32, name='x')
y = tf.placeholder(tf.int32, name='y')
b = tf.Variable(1, name='b')
xy = tf.multiply(x, y)
# 这里的输出需要加上name属性
op = tf.add(xy, b, name='op_to_store')
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# convert_variables_to_constants 需要指定output_node_names，list()，可以多个
constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['op_to_store'])
# 测试 OP
feed_dict = {x: 10, y: 3}
print(sess.run(op, feed_dict))
# 写入序列化的 PB 文件
with tf.gfile.FastGFile(pb_file_path+'model.pb', mode='wb') as f:
f.write(constant_graph.SerializeToString())
# 输出
# INFO:tensorflow:Froze 1 variables.
# Converted 1 variables to const ops.
# 31
其实主要是：
# convert_variables_to_constants 需要指定output_node_names，list()，可以多个 constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['op_to_store'])
# 写入序列化的 PB 文件 with tf.gfile.FastGFile(pb_file_path+'model.pb', mode='wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString())
1.1 加载测试代码
from tensorflow.python.platform import gfile
sess = tf.Session()
with gfile.FastGFile(pb_file_path+'model.pb', 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
sess.graph.as_default()
tf.import_graph_def(graph_def, name='') # 导入计算图
# 需要有一个初始化的过程
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 需要先复原变量
print(sess.run('b:0'))
# 1
# 输入
input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('x:0')
input_y = sess.graph.get_tensor_by_name('y:0')
op = sess.graph.get_tensor_by_name('op_to_store:0')
ret = sess.run(op, feed_dict={input_x: 5, input_y: 5})
print(ret)
# 输出 26
2，第二种就是采用上述的那API来进行保存
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.framework import graph_util
pb_file_path = os.getcwd()
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
x = tf.placeholder(tf.int32, name='x')
y = tf.placeholder(tf.int32, name='y')
b = tf.Variable(1, name='b')
xy = tf.multiply(x, y)
# 这里的输出需要加上name属性
op = tf.add(xy, b, name='op_to_store')
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# convert_variables_to_constants 需要指定output_node_names，list()，可以多个
constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['op_to_store'])
# 测试 OP
feed_dict = {x: 10, y: 3}
print(sess.run(op, feed_dict))
# 写入序列化的 PB 文件
with tf.gfile.FastGFile(pb_file_path+'model.pb', mode='wb') as f:
f.write(constant_graph.SerializeToString())
# INFO:tensorflow:Froze 1 variables.
# Converted 1 variables to const ops.
# 31
# 官网有误，写成了 saved_model_builder
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(pb_file_path+'savemodel')
# 构造模型保存的内容，指定要保存的 session，特定的 tag,
# 输入输出信息字典，额外的信息
builder.add_meta_graph_and_variables(sess,
['cpu_server_1'])
# 添加第二个 MetaGraphDef
#with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
# ...
# builder.add_meta_graph([tag_constants.SERVING])
#...
builder.save() # 保存 PB 模型
核心就是采用了：
# 官网有误，写成了 saved_model_builder
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(pb_file_path+'savemodel')
# 构造模型保存的内容，指定要保存的 session，特定的 tag,
# 输入输出信息字典，额外的信息
builder.add_meta_graph_and_variables(sess,
['cpu_server_1'])
2.1 对应的测试代码为：
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
tf.saved_model.loader.load(sess, ['cpu_1'], pb_file_path+'savemodel')
sess.run(tf.global_variables_initializer())
input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('x:0')
input_y = sess.graph.get_tensor_by_name('y:0')
op = sess.graph.get_tensor_by_name('op_to_store:0')
ret = sess.run(op, feed_dict={input_x: 5, input_y: 5})
print(ret)
# 只需要指定要恢复模型的 session，模型的 tag，模型的保存路径即可,使用起来更加简单
这样和之前的导入pb模型一样，也是要知道tensor的name，那么如何在不知道tensor name的情况下使用呢，给add_meta_graph_and_variables方法传入第三个参数，signature_def_map即可。
二，从ckpt进行加载
使用tf.train.saver()保持模型的时候会产生多个文件，会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同文件存储，这种方法是在TensorFlow中最常用的保存方式：
import tensorflow as tf
# 声明两个变量
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2")
init_op = tf.global_variables_initializer() # 初始化全部变量
saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值一会读取之后对比
print("v2:", sess.run(v2))
saver_path = saver.save(sess, "save/model.ckpt") # 将模型保存到save/model.ckpt文件
print("Model saved in file:", saver_path)
checkpoint是检查点的文件，文件保存了一个目录下所有的模型文件列表
model.ckpt.meta文件保存了Tensorflow计算图的结果，可以理解为神经网络的网络结构，该文件可以被tf.train.import_meta_graph加载到当前默认的图来使用
ckpt.data是保存模型中每个变量的取值
方法一， tensorflow提供了convert_variables_to_constants()方法，改方法可以固化模型结构，将计算图中的变量取值以常量的形式保存
ckpt转换pb格式过程如下：
1，通过传入ckpt模型的路径得到模型的图和变量数据
2，通过import_meta_graph导入模型中的图
3，通过saver.restore从模型中恢复图中各个变量的数据
4，通过graph_util.convert_variables_to_constants将模型持久化
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util
from tensorflow.pyton.platform import gfile
def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
'''
:param input_checkpoint:
:param output_graph: PB模型保存路径
:return:
'''
# checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用
# input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径
# 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"
saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
graph = tf.get_default_graph() # 获得默认的图
input_graph_def = graph.as_graph_def() # 返回一个序列化的图代表当前的图
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化，将变量值固定
sess=sess,
input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def
output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点，以逗号隔开
with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点
# for op in graph.get_operations():
# print(op.name, op.values())
函数freeze_graph中，最重要的就是指定输出节点的名称，这个节点名称是原模型存在的结点，注意节点名称与张量名称的区别：
如：“input:0”是张量的名称，而“input”表示的是节点的名称
源码中通过graph = tf.get_default_graph()获得默认图，这个图就是由saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)恢复的图，因此就必须执行tf.train.import_meta_graph，再执行tf.get_default_graph()
1.2 一个小工具
tensorflow打印pb模型的所有节点
from tensorflow.python.framework import tensor_util
from google.protobuf import text_format
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
from tensorflow.python.framework import tensor_util
pb_path = './model.pb'
with tf.Session() as sess:
with gfile.FastGFile(pb_path,'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
tf.import_graph_def(graph_def,name='')
for i,n in enumerate(graph_def.node):
print("Name of the node -%s"%n.name)
tensorflow打印ckpt的所有节点
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
checkpoint_path = './_checkpoint/hed.ckpt-130'
reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
for key in var_to_shape_map:
print("tensor_name:",key)
方法二，除了上述办法外还有一种是需要通过源码的，这样既可以得到输出节点，还可以自定义输入节点。
import tensorflow as tf
def model(input):
net = tf.layers.conv2d(input,filters=32,kernel_size=3)
net = tf.layers.batch_normalization(net,fused=False)
net = tf.layers.separable_conv2d(net,32,3)
net = tf.layers.conv2d(net,filters=32,kernel_size=3,name='output')
return net
input_node = tf.placeholder(tf.float32,[1,480,480,3],name = 'image')
output_node_names = 'head_neck_count/BiasAdd'
ckpt = ckpt_path
pb = pb_path
with tf.Session() as sess:
model1 = model(input_node)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
output_node_names = 'output/BiasAdd'
input_graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess,input_graph_def,output_node_names.split(','))
with tf.gfile.GFile(pb,'wb') as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString())
注意：
节点名称和张量名称区别
类似于output是节点名称
类似于output:0是张量名称
方法三，其实是方法一的延伸可以配合tensorflow自带的一些工具来进行完成
freeze_graph
总共有11个参数，一个个介绍下(必选： 表示必须有值；可选： 表示可以为空)：
1、input_graph：（必选）模型文件，可以是二进制的pb文件，或文本的meta文件，用input_binary来指定区分（见下面说明）
2、input_saver：（可选）Saver解析器。保存模型和权限时，Saver也可以自身序列化保存，以便在加载时应用合适的版本。主要用于版本不兼容时使用。可以为空，为空时用当前版本的Saver。
3、input_binary：（可选）配合input_graph用，为true时，input_graph为二进制，为false时，input_graph为文件。默认False
4、input_checkpoint：（必选）检查点数据文件。训练时，给Saver用于保存权重、偏置等变量值。这时用于模型恢复变量值。
5、output_node_names：（必选）输出节点的名字，有多个时用逗号分开。用于指定输出节点，将没有在输出线上的其它节点剔除。
6、restore_op_name：（可选）从模型恢复节点的名字。升级版中已弃用。默认：save/restore_all
7、filename_tensor_name：（可选）已弃用。默认：save/Const:0
8、output_graph：（必选）用来保存整合后的模型输出文件。
9、clear_devices：（可选），默认True。指定是否清除训练时节点指定的运算设备（如cpu、gpu、tpu。cpu是默认）
10、initializer_nodes：（可选）默认空。权限加载后，可通过此参数来指定需要初始化的节点，用逗号分隔多个节点名字。
11、variable_names_blacklist：（可先）默认空。变量黑名单，用于指定不用恢复值的变量，用逗号分隔多个变量名字。
所以还是建议选择方法三
导出pb后的测试代码如下：下图是比较完成的测试代码与导出代码。
# -*-coding: utf-8 -*-
"""
@Project: tensorflow_models_nets
@File : convert_pb.py
@Author : panjq
@E-mail : pan_jinquan@163.com
@Date : 2018-08-29 17:46:50
@info :
-通过传入 CKPT 模型的路径得到模型的图和变量数据
-通过 import_meta_graph 导入模型中的图
-通过 saver.restore 从模型中恢复图中各个变量的数据
-通过 graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化
"""
import tensorflow as tf
from create_tf_record import *
from tensorflow.python.framework import graph_util
resize_height = 299 # 指定图片高度
resize_width = 299 # 指定图片宽度
depths = 3
def freeze_graph_test(pb_path, image_path):
'''
:param pb_path:pb文件的路径
:param image_path:测试图片的路径
:return:
'''
with tf.Graph().as_default():
output_graph_def = tf.GraphDef()
with open(pb_path, "rb") as f:
output_graph_def.ParseFromString(f.read())
tf.import_graph_def(output_graph_def, name="")
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 定义输入的张量名称,对应网络结构的输入张量
# input:0作为输入图像,keep_prob:0作为dropout的参数,测试时值为1,is_training:0训练参数
input_image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("input:0")
input_keep_prob_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("keep_prob:0")
input_is_training_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("is_training:0")
# 定义输出的张量名称
output_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0")
# 读取测试图片
im=read_image(image_path,resize_height,resize_width,normalization=True)
im=im[np.newaxis,:]
# 测试读出来的模型是否正确，注意这里传入的是输出和输入节点的tensor的名字，不是操作节点的名字
# out=sess.run("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0", feed_dict={'input:0': im,'keep_prob:0':1.0,'is_training:0':False})
out=sess.run(output_tensor_name, feed_dict={input_image_tensor: im,
input_keep_prob_tensor:1.0,
input_is_training_tensor:False})
print("out:{}".format(out))
score = tf.nn.softmax(out, name='pre')
class_id = tf.argmax(score, 1)
print "pre class_id:{}".format(sess.run(class_id))
def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
'''
:param input_checkpoint:
:param output_graph: PB模型保存路径
:return:
'''
# checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用
# input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径
# 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"
saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化，将变量值固定
sess=sess,
input_graph_def=sess.graph_def,# 等于:sess.graph_def
output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点，以逗号隔开
with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点
# for op in sess.graph.get_operations():
# print(op.name, op.values())
def freeze_graph2(input_checkpoint,output_graph):
'''
:param input_checkpoint:
:param output_graph: PB模型保存路径
:return:
'''
# checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用
# input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径
# 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"
saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
graph = tf.get_default_graph() # 获得默认的图
input_graph_def = graph.as_graph_def() # 返回一个序列化的图代表当前的图
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化，将变量值固定
sess=sess,
input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def
output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点，以逗号隔开
with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点
# for op in graph.get_operations():
# print(op.name, op.values())
if __name__ == '__main__':
# 输入ckpt模型路径
input_checkpoint='models/model.ckpt-10000'
# 输出pb模型的路径
out_pb_path="models/pb/frozen_model.pb"
# 调用freeze_graph将ckpt转为pb
freeze_graph(input_checkpoint,out_pb_path)
# 测试pb模型
image_path = 'test_image/animal.jpg'
freeze_graph_test(pb_path=out_pb_path, image_path=image_path)
以上这篇浅谈tensorflow模型保存为pb的各种姿势就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。