tensorflow checkpoint文件转成h5文件

可以使用Tensorflow提供的`tf.keras.models.load_model`和`save_model`函数来实现将checkpoint文件转成h5文件的操作。

1. 将checkpoint文件转成keras模型

import tensorflow as tf

# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 加载checkpoint文件
checkpoint_dir = '/path/to/checkpoint/dir'
latest_checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
model.load_weights(latest_checkpoint)

# 将模型转成keras模型
keras_model = tf.keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=model.outputs)

2. 将keras模型保存成h5文件

h5_model_path = '/path/to/h5/model.h5'
keras_model.save(h5_model_path)

这样就可以将checkpoint文件转成h5文件了。

相关问题

tensorflow框架的.h5文件怎么转换成.pb文件

您好，关于将TensorFlow框架的.h5文件转换成.pb文件，您可以使用TensorFlow的工具：freeze_graph和optimize_for_inference。步骤如下：

1.使用freeze_graph将模型参数和计算图结构保存成一个.pb文件

命令为：

python freeze_graph.py --input_meta_graph=./model_dir/saved_model.meta --input_checkpoint=./model_dir/saved_model.ckpt --output_graph=./frozen_model.pb --output_node_names=outputs

其中，--input_meta_graph和--input_checkpoint表示模型的元图和参数文件路径，--output_graph表示导出的pb文件路径，--output_node_names表示模型输出节点的名称。

2.使用optimize_for_inference优化模型

命令为：

python optimize_for_inference.py --input=./frozen_model.pb --output=./optimized_model.pb --input_names=inputs --output_names=outputs --frozen_graph=True

其中，--input表示输入的pb文件路径，--output表示输出的优化后的pb文件路径，--input_names和--output_names表示输入和输出节点的名称，--frozen_graph表示输入的是否是冻结的pb文件。

希望这个回答对您有所帮助。

使用TensorFlow实现时装分类，数据来源: keras.datasets.fashion_mnist，步骤和部分代码分析: 1.读取数据 2.进行模型编写: 双层:128神经元, 全链接层10个类别输出 Dense(128, activation=tf.nn.relu) 3.选择SGD优化器 4.训练和评估 5.打印模型结构 6.保存模型(model.save_weights): a)保存成ckpt b)保存成h5文件 keras.callbacks import ModelCheckpoint(*)，使用pycharm语言进行代码书写

以下是使用TensorFlow实现时装分类的代码和注释：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 1. 读取数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

# 2. 模型编写
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 展平层，将输入的28x28的图像展平为一维向量
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),  # 第一层全连接层，128个神经元，激活函数为ReLU
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),  # 第二层全连接层，128个神经元，激活函数为ReLU
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)  # 输出层，输出10个类别的概率分布
])

# 3. 选择SGD优化器
sgd = keras.optimizers.SGD(lr=0.01)

# 4. 训练和评估
model.compile(optimizer=sgd,
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 设置模型保存路径和文件名
checkpoint_path = "model/checkpoint.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)

# 定义回调函数，每5个epoch保存一次模型
cp_callback = ModelCheckpoint(checkpoint_path, save_weights_only=True, verbose=1, period=5)

# 开始训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=50, validation_data=(test_images, test_labels), callbacks=[cp_callback])

# 5. 打印模型结构
model.summary()

# 6. 保存模型
# 6.a. 保存成ckpt格式
model.save_weights(checkpoint_path.format(epoch=0))

# 6.b. 保存成h5格式
model.save('model/fashion_mnist.h5')