Python Tensorflow冻结图到UFF的TensorRT推理转换

我想在TensorRT（C++）中使用tensorflow模型，首先需要将.pb格式转换为.uff格式。执行此代码时：

uff_model = uff.from_tensorflow_frozen_model(
  frozen_file="my_tf_model.pb",
  output_nodes=["output_layer"],
  output_filename="tmp.uff",
  debug_mode=True,
)

我收到以下错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/jodo/ILONA/object-detection/ssd/src/uff_converter/uff_converter.py", line 29, in <module>
    text=False,
  File "/home/jodo/miniconda3/envs/uff_converter/lib/python3.7/site-packages/uff/converters/tensorflow/conversion_helpers.py", line 228, in from_tensorflow_frozen_model
    graphdef.ParseFromString(frozen_pb.read())
google.protobuf.message.DecodeError: Error parsing message

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/jodo/ILONA/object detection/ssd/src/uff_converter/uff_converter.py”，第29行，在
text=False，
文件“/home/jodo/miniconda3/envs/uff_converter/lib/python3.7/site packages/uff/converters/tensorflow/conversion_helpers.py”，第228行，from_tensorflow_freezed_模型
graphdef.ParseFromString（冻结的\u pb.read（））
google.protobuf.message.DecodeError:解析消息时出错

导出的图形（my_tf_model.pb）通过tensorflow 2.0.0进行训练并保存。但是对于uff转换器，我必须使用tensorflow 1.15.0。这可能是一个问题，还是.pb文件应该向下兼容

更新：使用与使用uff转换器相同版本（1.15.0）培训的模型进行测试，但仍然存在相同的错误。

回答我自己的问题： 我的.pb文件不是冻结的图形，而是SavedModel格式的一部分

要解决此问题，请1）将其转换为冻结图形并使用冻结图形：

python -m tensorflow.python.tools.freeze_graph --input_saved_model_dir SAVED_MODEL_DIR

然后

uff.from\u tensorflow\u freezed\u model（）

应该可以工作