Python 使用预先训练的Inception_v4模型

这为Inception v1-4预训练模型的检查点提供了下载链接。但是，tar.gz只包含.ckpt文件

在关于使用Inception v3 2012的教程中，tar.gz包含用于分类的.pb和.pbtxt文件

如何仅使用.ckpt文件生成相应的.pb和.pbtxt文件？ 或

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有没有其他方法可以使用.ckpt文件进行分类？

即使我也在尝试inception\u v4模型。在搜索过程中，我可以找到包含权重的检查点文件。所以为了使用它，需要从inception_v4.py加载inception_v4图形，并且需要从检查点文件恢复会话。下面的代码将读取检查点文件并创建protobuf文件

import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
import tf_slim.models.slim.nets as net
# inception_v3_arg_scope
import tf_slim
import inception_v4 as net
import cv2


# checkpoint file
checkpoint_file = '/home/.../inception_v4.ckpt' 

# Load Session
sess = tf.Session()
arg_scope = net.inception_v4_arg_scope()
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, 299, 299, 3])
with slim.arg_scope(arg_scope):
    logits, end_points = net.inception_v4(inputs=input_tensor)

saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, checkpoint_file)
f = tf.gfile.FastGFile('./mynet.pb', "w")
f.write(sess.graph_def.SerializeToString())
f.close()

# reading the graph
#
with tf.gfile.FastGFile('./mynet.pb', 'rb') as fp:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(fp.read())

    with tf.Session(graph=tf.import_graph_def(graph_def, name='')) as sess:
    # op = sess.graph.get_operations()
    # with open('./tensors.txt', mode='w') as fp:
    #     for m in op:
    #     #     print m.values()
    #         fp.write('%s \n' % str(m.values()))
    cell_patch = cv2.imread('./car.jpg')
    softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('InceptionV4/Logits/Predictions:0')
    predictions = sess.run(softmax_tensor, {'Placeholder:0': cell_patch})

但是上面的代码不会给出预测。因为我在给图形输入时遇到了问题。但它可以作为处理检查点文件的良好起点

检查点是从以下链接下载的