tensorflow2 to pb

将TensorFlow 2.x模型转换为.pb文件的步骤如下：

1. 加载模型

首先，您需要加载TensorFlow 2.x模型。您可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')

在这里，您需要将“path/to/model.h5”替换为您的模型路径。

2. 转换为pb格式

接下来，您需要将模型转换为.pb格式。您可以使用以下代码：

# 将模型保存为.pb格式
tf.saved_model.save(model, 'path/to/pb')

在这里，您需要将“path/to/pb”替换为您要保存模型的路径。

3. 指定输入和输出节点

默认情况下，TensorFlow将所有节点保存到.pb文件中。为了指定输入和输出节点，您需要使用以下代码：

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')

# 将模型保存为.pb格式
tf.saved_model.save(model, 'path/to/pb', signatures=model.call.get_concrete_function(
    tf.TensorSpec(shape=(None, input_size), dtype=tf.float32, name='input')),
                    options=None)

在这里，您需要将“input_size”替换为您的输入大小，并将“input”替换为您的输入名称。

4. 验证.pb文件

最后，您可以使用以下代码验证.pb文件：

import tensorflow as tf

# 加载pb文件
model = tf.saved_model.load('path/to/pb')

# 打印模型信息
model.summary()

在这里，您需要将“path/to/pb”替换为您的.pb文件路径。

这就是将TensorFlow 2.x模型转换为.pb文件的步骤。