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

以下是使用 saved_model_cli 工具查看 pb 格式模型的输入输出节点的完整代码实现：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.saved_model.load("path/to/saved_model")

# 使用 saved_model_cli 工具查看模型输入输出节点
print("输入节点:")
!saved_model_cli show --dir "path/to/saved_model" --tag_set serve --signature_def serving_default | grep inputs

print("\n输出节点:")
!saved_model_cli show --dir "path/to/saved_model" --tag_set serve --signature_def serving_default | grep outputs

其中，需要将 "path/to/saved_model" 替换为实际的模型路径。执行后，会输出模型的输入和输出节点信息。需要确保已安装 TensorFlow 和 saved_model_cli 工具。

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。

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。