Python 3.x 如何将.ckpt转换为.pb？

我是深度学习新手，我想使用预训练（EAST）模型从AI平台服务，我有开发人员提供的以下文件：

型号.ckpt-49491.data-00000-of-00001

检查站

model.ckpt-491.index

model.ckpt-49491.meta

我想将其转换为TensorFlow

.pb

格式。有办法吗？我已经把模型从

完整代码可用

我查过了，它显示了以下转换代码：

来自

tensorflow/models/research/

INPUT_TYPE=image_tensor
PIPELINE_CONFIG_PATH={path to pipeline config file}
TRAINED_CKPT_PREFIX={path to model.ckpt}
EXPORT_DIR={path to folder that will be used for export}

python object_detection/export_inference_graph.py \
    --input_type=${INPUT_TYPE} \
    --pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
    --trained_checkpoint_prefix=${TRAINED_CKPT_PREFIX} \
    --output_directory=${EXPORT_DIR}

我无法计算要传递的值：

• 输入类型
• 管道配置路径

---

以下是将检查点转换为SavedModel的代码

import os
import tensorflow as tf

trained_checkpoint_prefix = 'models/model.ckpt-49491'
export_dir = os.path.join('export_dir', '0')

graph = tf.Graph()
with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess:
    # Restore from checkpoint
    loader = tf.compat.v1.train.import_meta_graph(trained_checkpoint_prefix + '.meta')
    loader.restore(sess, trained_checkpoint_prefix)

    # Export checkpoint to SavedModel
    builder = tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
    builder.add_meta_graph_and_variables(sess,
                                         [tf.saved_model.TRAINING, tf.saved_model.SERVING],
                                         strip_default_attrs=True)
    builder.save()                

---

根据@Puneith Kaul的回答，以下是tensorflow 1.7版的语法：

import os
import tensorflow as tf

export_dir = 'export_dir' 
trained_checkpoint_prefix = 'models/model.ckpt'
graph = tf.Graph()
loader = tf.train.import_meta_graph(trained_checkpoint_prefix + ".meta" )
sess = tf.Session()
loader.restore(sess,trained_checkpoint_prefix)
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.tag_constants.TRAINING, tf.saved_model.tag_constants.SERVING], strip_default_attrs=True)
builder.save()

---

如果将输入类型指定为图像张量，则 使用此命令将管道配置路径作为配置文件

python object_detection/export_inference_graph.py \
--input_type=${INPUT_TYPE} \
--pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
--trained_checkpoint_prefix=${TRAINED_CKPT_PREFIX} \
--output_directory=${EXPORT_DIR}

您可以在导出目录中获得3种格式的模型

• 冻结图.pb
• savedmodel.pb
• 检查站

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有关更多信息

您需要SavedModel格式，请确保先将其转换为此格式，然后可以使用saved_model_cli工具分析您的模型。请详细说明。我该怎么做呢。或者请给我推荐一些阅读材料。非常感谢你的帮助。我成功地转换了模型，但无法部署它，因为它的大小超过了给定的大小。如何缩小我的模型。你可以试试Nvidia TensorRT工具，看看这篇文章：有没有类似于物体识别的东西？我正在使用此网页：

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#exporting-推理图

，但我无法转换为。PB在没有“.meta”的情况下，有没有办法对对象识别进行同样的操作？我正在使用此网页：

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#exporting-推理图

，但我无法将.ckpt模型转换为.pb