获取pb模型的参数量，tensorflow1.15

我们可以使用以下代码来获取pb模型的参数量：

import tensorflow as tf

# 读取pb模型
with tf.gfile.GFile('path/to/model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 统计参数量
total_params = 0
for node in graph_def.node:
    if 'Variable' in node.op or 'Bias' in node.name:
        shape = [d.size for d in node.attr['shape'].shape.dim]
        total_params += tf.reduce_prod(shape).numpy()

print('Total number of parameters: %d' % total_params)

在这个代码中，我们首先使用`tf.gfile.GFile`读取pb模型，然后使用`tf.GraphDef`将模型解析为图形定义。接下来，我们遍历所有的节点，检查节点名称是否包含`Variable`或`Bias`，如果是，我们就解析该节点的形状，并使用`tf.reduce_prod`计算该节点的参数数量。最后，我们将所有节点的参数数量相加，得到总参数量。

相关问题

如何将PB模型转换成tensorflow lite模型

将PB模型转换成tensorflow lite模型的步骤如下：

1. 安装TensorFlow和TensorFlow Lite库。可以使用以下命令在终端中安装：

pip install tensorflow
pip install tensorflow-lite

2. 将PB模型转换为TensorFlow Lite FlatBuffer格式。可以使用以下命令：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

其中，`saved_model_dir` 是 PB 模型的路径。

3. 载入 Tensorflow Lite FlatBuffer 格式的模型：

import tensorflow as tf

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="converted_model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

4. 运行模型：

input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

interpreter.invoke()

output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

其中，`input_data` 是输入数据，`output_data` 是输出数据。

注意：在转换 PB 模型时，需要先将其转换为 SavedModel 格式，再进行转换为 TensorFlow Lite FlatBuffer 格式。

tensorflow pb模型转TL

将TensorFlow的pb模型转换为TensorLayer的模型，可以使用TensorLayer的`load_graph`函数来加载pb模型，并将其转换为TensorLayer模型。具体的步骤如下：

1. 安装TensorLayer

   pip install tensorlayer

2. 加载pb模型

   import tensorflow as tf
   import tensorlayer as tl

   graph = tf.Graph()
   with tf.gfile.FastGFile('model.pb', 'rb') as f:
       graph_def = tf.GraphDef()
       graph_def.ParseFromString(f.read())
       with graph.as_default():
           tf.import_graph_def(graph_def, name='')

   sess = tf.Session(graph=graph)

3. 转换为TensorLayer模型

   tl.layers.set_backend('tensorflow')
   tl_model = tl.layers.convert_all_to_tl_model(sess.graph)

这将把TensorFlow的图形转换为TensorLayer的模型。

现在，你可以使用TensorLayer的API来对模型进行操作和训练。