open和load .pb文件

在 TensorFlow 中，一个保存了模型的文件通常被称为“protobuf”文件或者是“pb”文件。这个文件包含了网络结构、权重和其他与模型相关的信息。在 Python 中，我们可以使用 TensorFlow 的 API 来打开和加载这些文件。

打开 pb 文件：

import tensorflow as tf

with tf.gfile.GFile('model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

加载 pb 文件：

import tensorflow as tf

with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# 通过以下命令查看模型中的所有操作
for op in graph.get_operations():
    print(op.name)

在加载 pb 文件后，我们可以通过 TensorFlow 的 Graph API 来使用模型。例如，我们可以获取输入和输出张量的名称并使用它们来运行模型：

import tensorflow as tf

input_tensor_name = 'input_tensor_name:0'
output_tensor_name = 'output_tensor_name:0'

with tf.Session(graph=graph) as sess:
    # 获取输入和输出张量
    input_tensor = graph.get_tensor_by_name(input_tensor_name)
    output_tensor = graph.get_tensor_by_name(output_tensor_name)

    # 运行模型
    output = sess.run(output_tensor, {input_tensor: input_data})