Tensorflow：如何将.meta、.data和.index模型文件转换为一个graph.pb文件

在tensorflow中，从头开始的培训产生了以下6个文件：

events.out.tfevents.1503494436.06L7-BRM738

model.ckpt-22480.meta

检查站

型号.ckpt-22480.data-00000-of-00001

model.ckpt-22480.index

graph.pbtxt

我想将它们（或仅将所需的）转换为一个文件graph.pb，以便能够将其传输到我的Android应用程序

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我尝试了脚本

freeze\u graph.py

，但它已经需要input.pb文件作为输入，而我没有该文件。（我只有前面提到的这6个文件）。如何继续获取此冻结图.pb文件？我看到了几个线程，但没有一个线程对我有效。

您可以使用这个简单的脚本来实现这一点。但必须指定输出节点的名称

import tensorflow as tf

meta_path = 'model.ckpt-22480.meta' # Your .meta file
output_node_names = ['output:0']    # Output nodes

with tf.Session() as sess:
    # Restore the graph
    saver = tf.train.import_meta_graph(meta_path)

    # Load weights
    saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('path/of/your/.meta/file'))

    # Freeze the graph
    frozen_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(
        sess,
        sess.graph_def,
        output_node_names)

    # Save the frozen graph
    with open('output_graph.pb', 'wb') as f:
      f.write(frozen_graph_def.SerializeToString())

如果您不知道输出节点的名称，有两种方法

您可以使用console实用程序或使用console实用程序浏览图形并查找名称

您可以使用所有节点作为输出节点，如下所示

output_node_names=[tf.get_default_graph（）.as_graph_def（）.node中n的n.name]

（请注意，您必须在

convert_variables_to_constants

call前面加上这一行。）

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但我认为这是一种不寻常的情况，因为如果您不知道输出节点，就不能实际使用图形。

因为它可能对其他人有帮助，我也在github上的答案后面回答；-）。 我认为您可以尝试类似的方法（使用tensorflow/python/tools中的freeze_graph脚本）：

这里的重要标志是--input_binary=false，因为文件graph.pbtxt是文本格式的。我认为它对应于所需的graph.pb，它在二进制格式中是等效的

关于输出节点名称，这让我很困惑，因为我在这一部分仍然有一些问题，但是您可以使用tensorflow中的Summary\u graph脚本，它可以将pb或pbtxt作为输入

问候,

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Steph

我尝试了冻结的\u graph.py脚本，但output\u node\u name参数完全令人困惑。作业失败

所以我尝试了另一个：导出推理图.py。 这一切都如期而至

python -u /tfPath/models/object_detection/export_inference_graph.py \
  --input_type=image_tensor \
  --pipeline_config_path=/your/config/path/ssd_mobilenet_v1_pets.config \
  --trained_checkpoint_prefix=/your/checkpoint/path/model.ckpt-50000 \
  --output_directory=/output/path

我使用的tensorflow安装包来自于：

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首先，使用以下代码生成graph.pb文件。 使用tf.Session（）作为sess：

然后，使用汇总图获取输出节点名称。 最后，使用

python freeze_graph.py --input_graph=/path/to/graph.pbtxt --input_checkpoint=/path/to/model.ckpt-22480 --input_binary=false --output_graph=/path/to/frozen_graph.pb --output_node_names="the nodes that you want to output e.g. InceptionV3/Predictions/Reshape_1 for Inception V3 "

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生成冻结图。

请参见此处：如何获得

graph.pbtxt

？如果它是模型的图形，则可以使用

freeze.py

将其冻结

.pbtxt

。完成培训后，我在培训日志中找到的graph.pbtxt。然而，在训练结束之前，它被保存了下来。在图形的先前保存状态中检查它。对于从头开始的培训，我使用了脚本：train\u image\u classifier.py。对于培训，我使用了自己的图片（.jpg），在使用脚本build_image_data.py之前，我必须将其转换为.tfrecord文件。是否有一种简单的方法获取输出节点名称？我遇到此错误，可能是因为我不确定我的输出节点名称是否正确<代码>文件“/path/to/saver.py”，第1796行，在restore raise VALUERROR（“无保存路径时无法加载保存路径”）@craq在当前目录中似乎找不到任何检查点（路径名为

），请尝试明确设置检查点的路径：

saver.restore（sess，'path/to/model.ckpt'））

。如果有人来到这里，遇到与我相同的问题，即尝试冻结图形时遇到的问题，“尝试使用未初始化值”将失败，只需在加载权重后添加

init=tf.global\u variables\u initializer（）sess.run（init）

。@通常并非所有可训练变量都是您需要的输出节点。此外，输出节点可能根本不是变量。例如，在表达式

a*x+1

的图形中，输出节点是

add

。hi@kennynut这是什么

--管道配置路径

？这种文件写的是什么，你能给我举个例子吗？我已经使用tensorflow一段时间了，但从来没有需要使用这样的配置文件。pipeline_config_路径为冻结的图形提供了基本配置，以使其正常工作。说，它通常带有默认名称-pipeline.config--位于google git hub存储库中模型缩放间压缩包的默认根路径下。ssd\u mobilnet\u v1\u coco替代-out\u节点应该使用什么_name@PratikKhadloya你能回答我上面的评论吗？示例用法：

python freeze\u graph.py--input_graph=some_graph_def.pb--input_checkpoint=model.ckpt-8361242--output_graph=/tmp/freezed_graph.pb--output_node_names=softmax

    # Restore the graph
    _ = tf.train.import_meta_graph(args.input)

    # save graph file
    g = sess.graph
    gdef = g.as_graph_def()
    tf.train.write_graph(gdef, ".", args.output, True)

python freeze_graph.py --input_graph=/path/to/graph.pbtxt --input_checkpoint=/path/to/model.ckpt-22480 --input_binary=false --output_graph=/path/to/frozen_graph.pb --output_node_names="the nodes that you want to output e.g. InceptionV3/Predictions/Reshape_1 for Inception V3 "