如何把pb文件转化为h5文件

将TensorFlow的pb模型转换为Keras的h5模型，可以使用以下步骤：

1. 安装TensorFlow和Keras

2. 加载pb模型

import tensorflow as tf

# 加载pb模型
with tf.gfile.GFile('path/to/model.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

with tf.Session() as sess:
    # 将模型导入到当前图中
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

    # 从当前图中获取输入和输出的张量
    inputs = sess.graph.get_tensor_by_name('input_tensor_name:0')
    outputs = sess.graph.get_tensor_by_name('output_tensor_name:0')

注意：`input_tensor_name` 和 `output_tensor_name` 需要根据你的模型来进行修改。

3. 使用Keras的函数式API创建模型

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# 创建输入层
input_layer = Input(shape=(input_shape,))

# 创建中间层
hidden_layer = Dense(units=hidden_units, activation='relu')(input_layer)

# 创建输出层
output_layer = Dense(units=output_units, activation='softmax')(hidden_layer)

# 创建模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

其中，`input_shape` 和 `output_units` 需要根据你的模型来进行修改。

4. 将权重从pb模型中加载到Keras模型中

import numpy as np

with tf.Session() as sess:
    # 将模型导入到当前图中
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

    # 从当前图中获取每一层的权重和偏置
    weights = {}
    for op in sess.graph.get_operations():
        for output in op.outputs:
            tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output.name)
            if tensor.dtype == tf.float32.as_datatype_enum:
                weights[output.name] = np.array(sess.run(tensor))

    # 将权重加载到Keras模型中
    for layer in model.layers:
        if layer.name in weights:
            layer.set_weights(weights[layer.name])

5. 保存Keras模型为h5文件

model.save('path/to/model.h5')

可以使用以下代码加载h5模型并进行测试：

from keras.models import load_model

# 加载h5模型
model = load_model('path/to/model.h5')

# 进行测试
output = model.predict(np.zeros((1, input_shape)))
print(output)