tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例

升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型.

Note: 本方法首先有些要求需要满足:

可以拿的到模型的网络结构定义源码

网络结构里面的所有操作都是通过tf.keras完成的, 不能出现类似tf.nn 的tensorflow自己的操作符

tf2.0下保存的模型是.h5格式的,并且仅保存了weights, 即通过model.save_weights保存的模型.

在tf1.x的环境下, 将tf2.0保存的weights转为pb模型:

如果在tf2.0下保存的模型符合上述的三个定义, 那么这个.h5文件在1.x环境下其实是可以直接用的, 因为都是通过tf.keras高级封装了,2.0版本和1.x版本不存在特别大的区别,我自己的模型是可以直接用的.

import tensorflow as tf
import os
from nets.efficientNet import *
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
# 这个代码网上说需要加上, 如果模型里有dropout , bn层的话, 我测试过加不加结果都一样, 保险起见还是加上吧
tf.keras.backend.set_learning_phase(0)

# 首先是定义你的模型, 这个需要和tf2.0下一毛一样
inputs = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3), name='modelInput')
outputs = yourModel(inputs, training=False)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.load_weights('save_weights.h5')
def freeze_session(session, keep_var_names=None, output_names=None, clear_devices=True):
  """
  Freezes the state of a session into a pruned computation graph.

  Creates a new computation graph where variable nodes are replaced by
  constants taking their current value in the session. The new graph will be
  pruned so subgraphs that are not necessary to compute the requested
  outputs are removed.
  @param session The TensorFlow session to be frozen.
  @param keep_var_names A list of variable names that should not be frozen,
             or None to freeze all the variables in the graph.
  @param output_names Names of the relevant graph outputs.
  @param clear_devices Remove the device directives from the graph for better portability.
  @return The frozen graph definition.
  """
  from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants
  graph = session.graph
  with graph.as_default():
    freeze_var_names = list(set(v.op.name for v in tf.global_variables()).difference(keep_var_names or []))
    output_names = output_names or []
    output_names += [v.op.name for v in tf.global_variables()]
    # Graph -> GraphDef ProtoBuf
    input_graph_def = graph.as_graph_def(add_shapes=True)
    if clear_devices:
      for node in input_graph_def.node:
        node.device = ""
    frozen_graph = convert_variables_to_constants(session, input_graph_def,
                           output_names, freeze_var_names)
    return frozen_graph

frozen_graph = freeze_session(tf.keras.backend.get_session(), output_names=[out.op.name for out in model.outputs])
tf.train.write_graph(frozen_graph, "model", "tf_model.pb", as_text=False)

运行成功后, 会在当前目录下生成一个model文件夹, 里面有生成的tf_model.pb文件, 至此, 我们就完成了将tf2.0下训练的模型转到tf1.x下的pb模型, 这样,就可以用这个pb模型做其它推理或者转tvm ncnn等模型转换工作.

这个转换的重点就是通过keras这个中间商来完成, 所以我们定义的模型就必须要满足这个中间商定义的条件

补充知识：tensorflow2.0降级及如何从别的版本升到2.0

代码实践《tensorflow实战GOOGLE深度学习框架》时，由于本机安装的tensorflow为2.0版本与配套书籍代码1.4的API不兼容，只得将tensorflow降级为1.4.0版本使用，降级方法如下

1 pip uninstall tensorflow

2 pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

验证

import tensorflow as tf
print(tf.version)

二 从别的版本升级到2.0

自动卸载与其相关包

pip uninstall tensorflow

安装某版本

pip install --no-cache-dir tensorflow==x.xx （此处填写2.0）

验证

以上这篇tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Windows10下Tensorflow2.0 安装及环境配置教程(图文)

    下载安装Anaconda 下载地址如下,根据所需版本下载 安装过程暂略(下次在安装时添加) 下载安装Pycharm 下载安装Pycharm,下载对应使用版本即可 如果你是在校学生,有学校的edu邮箱,可以免费注册Pycharm专业版,注册地址如下,本文不详细说明 下载CUDA10.0 下载地址如下CUDA Toolkit 10.0 Archive 下载之后默认安装即可 下载CUDNN 通过此处选择版本对应的CUDNN,对于本次配置就选择Windows 10对应的版本 下载CUDNN需要注册一个N

  • tensorflow2.0保存和恢复模型3种方法

    方法1:只保存模型的权重和偏置 这种方法不会保存整个网络的结构,只是保存模型的权重和偏置,所以在后期恢复模型之前,必须手动创建和之前模型一模一样的模型,以保证权重和偏置的维度和保存之前的相同. tf.keras.model类中的save_weights方法和load_weights方法,参数解释我就直接搬运官网的内容了. save_weights( filepath, overwrite=True, save_format=None ) Arguments: filepath: String,

  • TensorFlow2.1.0最新版本安装详细教程

    TensorFlow是一款优秀的深度学习框架,支持多种常见的操作系统,例如Windows10,Mac Os等等,同时也支持运行在NVIDIA显卡上的GPU版本以及仅使用CPU进行运算的CPU版本.此篇教程将介绍如何安装最新版TensorFlow框架(2.1.0版本) 安装步骤 1.常用IDE安装 2.CUDA安装 3.cuDNN神经网络加速库安装 4.TensorFlow框架安装 常用IDE安装 用户在Python官网上可以下载到最新版本(Python3.7)的解释器.(Python官网)Pyt

  • 解决Linux Tensorflow2.0安装问题

    conda update conda pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview conda install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2 conda install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cud

  • 安装多个版本的TensorFlow的方法步骤

    TensorFlow 2.0测试版在今年春季发布,新版本比1.x版本在易用性上有了很大的提升.但是由于2.0发布还没有多久,现在大部分论文的实现代码都是1.x版本的,所以在学习TensorFlow的过程中同时安装1.x和2.0两个版本是很有必要的. 下面是具体操作 首先需要安装Anaconda 然后进入Anaconda prompt(未避免安装失败,最好以管理员身份运行) 安装第一个版本的tensorflow: 现在是默认环境,输入要安装的第一个tensorflow版本:pip install

  • tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例

    升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型. Note: 本方法首先有些要求需要满足: 可以拿的到模型的网络结构定义源码 网络结构里面的所有操作都是通过tf.keras完成的, 不能出现类似tf.nn 的tensorflow自己的操作符 tf2.0下保存的模型是.h5格式的,并且仅保存了weights, 即通过mod

  • tensorflow ckpt模型和pb模型获取节点名称,及ckpt转pb模型实例

    ckpt from tensorflow.python import pywrap_tensorflow checkpoint_path = 'model.ckpt-8000' reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map() for key in var_to_shape_map: print("tensor_

  • MySQL 设计和命令行模式下建立详解

    MySQL 设计和命令行模式下建立详解

    MySQL 设计和命令行模式下建立详解 系列文章: MySQL 设计和命令行模式下建立详解 C++利用MySQL API连接和操作数据库实例详解 1.数据表的设计 MySQL数据库管理系统(DBMS)中,包含的MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的.MySQL支持多种类型,大致可以分为三类:数值.日期/时间和字符串(字符)类型. 下面以大学熟悉的学生选课管理系统中用到的数据库为例,来设计相应的数据表.主要有三张表:学生表,课程表和选课表. 学生表设计: 字段(Field) 类

  • vue2.0 如何在hash模式下实现微信分享

    最近又把vue的demo拿出来整理下,正好要做"微信分享"功能,于是遇到新的问题: 由于hash模式下,带有"#",导致微信分享的签证无效:当改成history的模式后,分享ok: 但是问题来了,history模式下相当操蛋: 刷新页面,页面报错404:这不是扯犊子吗?[不过这个问题,可以在后台解决,这里就不说了] assets下的img文件,引入路径失败: 对于上面的问题,我是直接不能忍啊,所以history模式是肯定不行的:我决定依旧用hash模式:histor

  • Tensorflow 1.0之后模型文件、权重数值的读取方式

    保存的文件有4个: checkpoint model-parameters.bin-46000.data-00000-of-00001 model-parameters.bin-46000.index model-parameters.bin-46000.meta 读取代码: from tensorflow.python import pywrap_tensorflow with tf.Graph().as_default(): with tf.Session() as sess: ckpt =

  • TensorFlow在MAC环境下的安装及环境搭建

    TensorFlow在MAC环境下的安装及环境搭建

    给大家分享一下TensorFlow在MAC系统中的安装步骤以及环境搭建的操作流程. TensorFlow 底层的图模型结构清晰,容易改造:支持分布式训练:可视化效果好.如果做长期项目,接触较大数据集的话,TensorFlow很适用,而且谷歌也在不断优化完备它,对于使用深度学习朋友,TensorFlow是一个很好的工具. 在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程,以及一些其他机器学习的书之后,终于打算开始动手进行一些实践了. 感觉保完研之后散养状态下,学习效率太低了,于是便想

  • tensorflow的ckpt及pb模型持久化方式及转化详解

    使用tensorflow训练模型的时候,模型持久化对我们来说非常重要. 如果我们的模型比较复杂,需要的数据比较多,那么在模型的训练时间会耗时很长.如果在训练过程中出现了模型不可预期的错误,导致训练意外终止,那么我们将会前功尽弃.为了解决这一问题,我们可以使用模型持久化(保存为ckpt文件格式)来保存我们在训练过程中的临时数据.. 如果我们训练出的模型需要提供给用户做离线预测,那么我们只需要完成前向传播过程.这个时候我们就可以使用模型持久化(保存为pb文件格式)来只保存前向传播过程中的变量并将变量

  • MongoDB学习笔记(三) 在MVC模式下通过Jqgrid表格操作MongoDB数据

    看到下图,是通过Jqgrid实现表格数据的基本增删查改的操作.表格数据增删改是一般企业应用系统开发的常见功能,不过不同的是这个表格数据来源是非关系型的数据库MongoDB.nosql虽然概念新颖,但是MongoDB基本应用实现起来还是比较轻松的,甚至代码比基本的ADO.net访问关系数据源还要简洁.由于其本身的"非关系"的数据存储方式,使得对象关系映射这个环节对于MongoDB来讲显得毫无意义,因此我们也不会对MongoDB引入所谓的"ORM"框架. 下面我们将逐步

  • tensorflow 1.0用CNN进行图像分类

    tensorflow升级到1.0之后,增加了一些高级模块: 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses,使得代码稍微有些简化. 任务:花卉分类 版本:tensorflow 1.0 数据:flower-photos 花总共有五类,分别放在5个文件夹下. 闲话不多说,直接上代码,希望大家能看懂:) 复制代码 # -*- coding: utf-8 -*- from skimage import io,transform import glob import os impor

  • tensorflow模型保存、加载之变量重命名实例

    话不多说,干就完了. 变量重命名的用处? 简单定义:简单来说就是将模型A中的参数parameter_A赋给模型B中的parameter_B 使用场景:当需要使用已经训练好的模型参数,尤其是使用别人训练好的模型参数时,往往别人模型中的参数命名方式与自己当前的命名方式不同,所以在加载模型参数时需要对参数进行重命名,使得代码更简洁易懂. 实现方法: 1).模型保存 import os import tensorflow as tf weights = tf.Variable(initial_value

随机推荐