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

首先，需要准备好 TensorFlow 模型的 saved_model 格式文件，这个文件通常由 TensorFlow 保存模型时生成。然后，我们可以使用 TensorFlow 提供的 saved_model_cli 工具来查看这个模型的输入输出节点。

以下是完整的代码实现：

import subprocess

# 定义 saved_model 文件路径
model_path = "/path/to/saved_model"

# 使用 saved_model_cli 工具获取模型信息
result = subprocess.run(
    ["saved_model_cli", "show", "--dir", model_path, "--all"],
    capture_output=True,
    text=True
)

# 输出模型信息
print(result.stdout)

在上面的代码中，我们使用 subprocess 模块来执行 saved_model_cli 命令，并将命令输出捕获到 result 变量中。然后，我们将 result 输出到控制台，这样就可以看到模型的输入输出节点信息。

注意，这里需要将 model_path 替换为你自己的 saved_model 文件路径。另外，为了使用 saved_model_cli 命令，你需要安装 TensorFlow。

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：

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。

TensorFlow 官方提供了一个 ONNX 转 TensorFlow tflite 工具，包括两个步骤： 第一步：将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型。可以使用 TensorFlow 官方提供的 onnx-tensorflow 工具进行转换。该工具可以直接从 ONNX 模型生成 TensorFlow 模型，示例命令如下： 复制 python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite --output model.tflite model.onnx 其中，--opset 参数指定 ONNX 模型的 opset 版本，--tflite 参数表示将 TensorFlow 模型转换为 tflite 格式，model.onnx 是输入的 ONNX 模型路径，model.tflite 是输出的 TensorFlow 模型路径。 第二步：将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型。可以使用 TensorFlow 官方提供的 tflite_convert 工具进行转换，示例命令如下： 复制 tflite_convert --output_file=model.tflite --saved_model_dir=./saved_model 其中，--output_file 参数指定输出的 tflite 模型路径，--saved_model_dir 参数指定输入的 TensorFlow 模型路径。 注意：在第二步中，需要先将 TensorFlow 模型保存为 saved_model 格式，再使用 tflite_convert 进行转换。 以上是具体怎么操作的给出一个例子

好的，以下是一个具体的 ONNX 转 TensorFlow tflite 的例子：

假设我们已经有一个 ONNX 模型文件 model.onnx，我们需要将它转换为 TensorFlow tflite 模型。

第一步：将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型

使用 TensorFlow 官方提供的 onnx-tensorflow 工具，执行以下命令将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 模型：

python3 -m tf2onnx.convert --opset 13 --tflite --output model.pb model.onnx

其中，--opset 参数指定 ONNX 模型的 opset 版本，--tflite 参数表示将 TensorFlow 模型转换为 tflite 格式，model.onnx 是输入的 ONNX 模型路径，model.pb 是输出的 TensorFlow 模型路径。

执行完命令后，会生成一个 TensorFlow 模型文件 model.pb，我们需要将它转换为 saved_model 格式。

第二步：将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型

使用 TensorFlow 官方提供的 tflite_convert 工具，执行以下命令将 TensorFlow 模型转换为 tflite 模型：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model/ ./tfjs_model/

其中，--output_file 参数指定输出的 tflite 模型路径，--saved_model_dir 参数指定输入的 TensorFlow 模型路径。

执行完命令后，会生成一个 tflite 模型文件 model.tflite，即为最终转换后的模型。