Python Tensorflow：如何将冻结的模型转换为保存的模型

我正试图从这里转换此冻结模型（extension.pb）：

到

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可能吗？您能分享将此pb文件转换为已保存模型的确切代码吗？

首先回答，这样做可能会很麻烦，因为在将ckpt冻结为pb模型的过程中，保存模型所需的所有变量都转换为常量或其他类型。在tf中，将“常量”还原为“变量”有点复杂，如：

#节点是一个常量
node=tf.常数（[1,2]）
输出节点=tf.nodededf（）
output_node.op=“变量”
output_node.name=node.name
dtype=node.attr[“dtype”].type
数据=节点.attr[“值”].张量
输出节点.attr[“dtype”].type=dtype
output_node.attr[“value”].CopyFrom（tf.AttrValue（张量=数据））

有关将常量节点转换为其他类型的详细信息，请参见此

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因此，从ckpt文件中冻结保存的模型是最简单、最直接的方法。

什么是保存的模型？@mrglud:tf模型有几种格式，请参阅