使用 TensorFlow 提供的 saved_model_cli 工具来查看 TensorFlow 固化后保存的 pb 格式模型的输入输出节点,完整代码实现
时间: 2024-05-12 15:13:50 浏览: 8
以下是使用 saved_model_cli 工具查看 TensorFlow 模型输入输出节点的完整代码实现:
```python
import os
import tensorflow as tf
# 导入模型
model_path = "path/to/your/model"
model = tf.saved_model.load(model_path)
# 获取输入节点和输出节点
input_info = model.signature_def['serving_default'].inputs
output_info = model.signature_def['serving_default'].outputs
# 打印节点信息
print("Input Nodes:")
for key in input_info:
print(key, input_info[key].dtype, input_info[key].name)
print("\nOutput Nodes:")
for key in output_info:
print(key, output_info[key].dtype, output_info[key].name)
```
其中,需要替换 `model_path` 为你保存的模型路径。
运行以上代码后,会输出模型的输入节点和输出节点的信息,包括节点名称、数据类型和节点路径等。
相关问题
tensorflow.saved_model.loader.load
`tensorflow.saved_model.loader.load` 是 TensorFlow 中用于加载保存的模型的函数。它可以将预训练的模型加载到内存中,以便在后续的代码中使用。
使用 `tensorflow.saved_model.loader.load` 函数可以按照以下方式加载保存的模型:
```python
import tensorflow as tf
# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.loader.load(
sess, # TensorFlow 会话对象
[tags], # 模型标签列表
export_dir # 模型保存的目录路径
)
```
其中,参数的含义如下:
- `sess`:TensorFlow 会话对象,用于加载模型的图和变量。
- `tags`:模型标签列表,指定要加载的模型标签。
- `export_dir`:模型保存的目录路径,即保存模型时指定的路径。
加载模型后,可以使用 `loaded_model` 对象获取模型的各个组件,例如模型的图、变量等,以便在后续的代码中使用。
需要注意的是,加载的模型必须与当前 TensorFlow 版本兼容,并且保存模型时使用的 `tf.saved_model.simple_save` 函数保存模型的结构要与加载模型时使用的 `tf.saved_model.loader.load` 函数相对应。
这就是使用 `tensorflow.saved_model.loader.load` 函数加载保存的模型的基本步骤。希望能对你有所帮助!如果还有其他问题,请继续提问。
saved_model_cli show使用方法
`saved_model_cli show` 是 TensorFlow 提供的一个命令行工具,用于查看 SavedModel 中的信息。使用方法如下:
1. 打开终端或命令行窗口,进入到保存了模型的目录中。
2. 输入以下命令:
```
saved_model_cli show --dir ./
```
其中 `--dir` 参数指定了 SavedModel 所在的文件夹,这里假设 SavedModel 文件夹在当前目录下。
3. 执行命令后,会输出一些关于 SavedModel 的基本信息,如模型签名、输入输出格式等。
示例输出:
```
MetaGraphDef with tag-set: 'serve' contains the following SignatureDefs:
signature_def['serving_default']:
The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
inputs['input'] tensor_info:
dtype: DT_STRING
shape: (-1)
name: serving_default_input:0
The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):
outputs['output'] tensor_info:
dtype: DT_STRING
shape: (-1)
name: StatefulPartitionedCall:0
Method name is: tensorflow/serving/predict
```
输出中包含了模型的签名、输入和输出格式等信息。可以根据输出来了解模型的基本信息。