ckpt文件转pb文件

ckpt（checkpoint）文件通常用于TensorFlow模型训练过程中的保存和恢复，它包含了模型的权重和其他训练状态信息。而pb（protocol buffer）文件，则是TensorFlow模型的持久化格式，常用于部署和生产环境。

将ckpt文件转换成pb文件的过程称为模型导出。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要有一个已经训练好的tf.keras.Model实例，比如`model`。
2. 使用`tf.saved_model.save()`函数，传入模型、保存路径以及要包含的标签（例如`signatures`），示例代码如下：

   tf.saved_model.save(model, 'path/to/export', signatures=model.signatures['serving_default'])

这里假设`serving_default`是你的模型输入和输出的默认签名。

3. 如果你的模型是在Eager Execution模式下创建的，你可能需要设置`tf.enable_eager_execution()`。

4. 将ckpt转换为pb：
- 先通过`tf.train.latest_checkpoint('path/to/model_dir')`找到最新的ckpt文件。
- 然后加载模型到内存，`loaded = tf.train.load_checkpoint('path/to/model_dir')`
- 最后，可以使用`tf.train.Saver().export_meta_graph(filename='model.meta')`导出元数据，使用`tf.train.Saver().save(loaded, 'path/to/output.pb', global_step=loaded.global_step)`保存为pb文件。

注意：转换过程中，如果模型中有变量没有被序列化（如层的一些内部变量），则可能无法直接转换。