keras checkpoint转化为pb

要将Keras的checkpoint转化为pb（Protocol Buffer）格式，可以按照以下步骤进行操作：

首先，加载Keras模型并创建一个Keras Checkpoint对象。

import tensorflow.keras as keras

# 加载Keras模型
model = keras.models.load_model('model.h5')

# 创建Keras Checkpoint对象
checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint('checkpoint.h5', save_weights_only=True)

接下来，在训练过程中保存权重。

# 在训练过程中保存权重
model.fit(x_train, y_train, callbacks=[checkpoint])

然后，加载最新的权重并保存为pb文件。

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import convert_variables_to_constants_v2

# 加载最新的权重
model.load_weights('checkpoint.h5')

# 保存为pb文件
tf.saved_model.save(model, 'model.pb')

# 转化为TensorFlow Lite格式
loaded = tf.saved_model.load('model.pb')
infer = loaded.signatures['serving_default']
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions([infer])
tflite_model = converter.convert()
open("model.tflite", "wb").write(tflite_model)

最后，将.pb文件转化为TensorFlow Lite格式（可选）。

以上就是将Keras Checkpoint转化为pb的步骤。注意，.pb文件是TensorFlow原始模型的一种表示格式，可以在TensorFlow中加载和使用。如果需要将模型转化为其他格式，如TensorFlow Lite，可以使用相应的转换工具。