pose_model.pb怎么调用

关于pose_model.pb的调用，可能需要根据具体情况进行分析。一般情况下，需要先加载模型文件，然后针对输入数据进行预测。

以下是一个简单的Python示例代码，假设pose_model.pb已经成功加载：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model_path = 'path/to/pose_model.pb'
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 加载模型
    graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.gfile.GFile(model_path, 'rb') as f:
        graph_def.ParseFromString(f.read())
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# 针对输入数据进行预测
input_data = # 构造输入数据
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    output_node = # 获取输出结点
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output_node + ':0')
    output_data = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_node: input_data})
    # 处理输出数据

在这个例子中，我们首先使用tf.Graph()创建了一个计算图，并通过tf.gfile.GFile读取pose_model.pb文件的二进制数据，并将其解析成GraphDef格式。然后通过tf.import_graph_def加载模型定义到图中。接下来，我们构造输入数据，使用with tf.Session(graph=graph)创建会话，获得输出结点，并使用sess.run()执行预测。最后根据输出数据进行相应的处理。

当然，具体怎么使用pose_model.pb进行推理，还需要根据具体的模型实现来确定。