tensorflow框架的.h5文件怎么转换成.pb文件
时间: 2023-06-02 19:07:51 浏览: 84
你好!关于你的问题,我们需要分步骤进行操作。首先,将.h5文件转换成SavedModel格式,使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
export_path = 'saved_model/'
tf.saved_model.save(model, export_path)
```
其中,`model.h5`为你的.h5文件名,`saved_model/`为保存SavedModel的目录。接下来,将SavedModel格式转换成.pb文件,使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
export_path = 'saved_model/'
model = tf.saved_model.load(export_path)
graph_def = model.signatures['serving_default'].graph.as_graph_def()
tf.io.write_graph(graph_def, '.', 'model.pb', as_text=False)
```
其中,`saved_model/`为你保存SavedModel的目录,`model.pb`为你保存的.pb文件名。这样就可以将.h5文件转换成.pb文件了。希望能帮到你!
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将别的模型转化为TensorFlow Lite有以下几个步骤:
1. 安装TensorFlow和TensorFlow Lite
在转化模型之前,需要先安装TensorFlow和TensorFlow Lite。可以通过pip安装,命令如下:
```
pip install tensorflow
pip install tensorflow-lite
```
2. 将模型转化为TensorFlow格式
将模型转化为TensorFlow格式,可以使用TensorFlow提供的工具convert_to_tensorflow.py。该工具可以将常见的深度学习框架模型转化为TensorFlow格式。使用方法如下:
```
python convert_to_tensorflow.py --input_model=model.h5 --output_graph=model.pb --output_node_names=output
```
其中,input_model是待转化的模型文件,output_graph是转化后的TensorFlow模型文件,output_node_names是输出节点的名称。
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使用TensorFlow提供的工具toco_convert,将TensorFlow模型转化为TensorFlow Lite格式。使用方法如下:
```
toco_convert --output_file=model.tflite --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --output_format=TFLITE --input_arrays=input --output_arrays=output --inference_type=FLOAT --input_shapes=1,224,224,3 --input_data_type=FLOAT model.pb
```
其中,output_file是转化后的TensorFlow Lite模型文件,input_format是输入的模型格式,output_format是输出的模型格式,input_arrays和output_arrays是输入和输出节点的名称,inference_type是推理类型,input_shapes是输入数据的形状,model.pb是输入的TensorFlow模型文件。
python神经网络模型部署之后会导出什么格式的文件以供使用?
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